html) Lightning是一种组织PyTorch代码,以使科学代码(science code)与工程分离的方法。它不仅仅是框架,而是PyTorch样式指南。在Lightning中,您可以将代码分为3个不同的类别: 研究代码(位于LightningModule中)。 工程代码(您删除并由trainer进行处理)。 不必要的研究代码(日志等,这些可以放在回调中)。 这是一个如何...
下面是简单的展示,表示使用 LightningModule 建立好模型后,如何进行训练。 model = LightningModuleClass() trainer = pl.Trainer(gpus="0", # 用来配置使用什么GPU precision=32, # 用来配置使用什么精度,默认是32 max_epochs=200 # 迭代次数 ) trainer.fit(model) # 开始训练 trainer.test() # 训练完之后测...
main.py函数只负责:定义parser,添加parse项;选好需要的callback函数;实例化MInterface,DInterface,Trainer。 完事。 完全版模板可以在GitHub:https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template找到。 04 Lightning Module 简介 主页:https://pytorch-lightning.readthedocs....
实例化MInterface, DInterface, Trainer。 完事。 完全版模板可以在GitHub找到。 Lightning Module 简介 主页面[2] 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoc...
trainer.fit(model) 1.DataLoaders 这可能是最容易获得速度增益的地方。保存h5py或numpy文件以加速数据加载的时代已经一去不复返了,使用Pytorch dataloader加载图像数据很简单(对于NLP数据,请查看TorchText)。 在lightning中,你不需要指定训练循环,只需要定义dataLoaders...
pytorch lightning 有两个最核心的 API:LigtningModule和Trainer。 其中LightningModule 是我们熟悉的 torch.nn.Module 的子类,可以通过 AI检测代码解析 print(isinstance(pl.LightningModule(), torch.nn.Module)) 1. 来验证。这意味着该类同样需要实现 forward 方法,并可直接通过实例调用。
2.8 Lightning Trainer 3 完整代码对比 3.1 Full Training Loop for PyTorch 3.2 Full Training loop in Lightning 3.3 将dataloader写进DataModule中 4 Highlights(亮点) 5 附加功能 5.1 16位精度训练 5.2 多种日志记录方法 5.3 多GPU 训练 5.4 Hooks的可扩展性 ...
trainer.fit(model) 1. DataLoaders 这可能是最容易获得速度增益的地方。保存h5py或numpy文件以加速数据加载的时代已经一去不复返了,使用Pytorch dataloader加载图像数据很简单(对于NLP数据,请查看TorchText)。 在lightning中,你不需要指定训练循环,只需要定义dataLoaders和Trainer就会在需要的时候调用它们。
一般不需要自定义,直接传参precision=xx (例如'16-mixed')即可。 (以前的包都叫pytorch_lightning, 但是之后只需要pip install lightning, 包的名字都换成了lightning,但是这俩还是通用的,理论上,参考: Connector 继续分析 pytorch_lightning.trainer.Trainer init函数 # init connectors self._data_connector = _Dat...
整体的逻辑大概是LightningCLI解析参数后,框架根据参数实例化trainer,trainer再根据fit还是validate等执行对应的训练逻辑,包括数据的处理和加载,模型的前向传播、反向传播、梯度更新等,最后利用Logger来记录试验结果,利用Callback来执行回调函数如EarlyStopping等。 入口-LightningCLI python内置的ArgumentParser使得代码的运行可以...