模型的入口,即run.py其实是实例化了一个参数解析器,Lightning自己改进python原始的argparse,即LightningCLI,这个参数解析器既可以从命令行,也可以使用yaml获取模型、数据集、trainer的参数。 fit是训练+验证的子命令,还有validate、test、predict,用来分离不同的训练阶段。整体的逻辑大概是LightningCLI解析参数后,框架根据参...
PyTorch Lightning 1.6.0dev documentationpytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/trainer.html Trainer可接受的全部参数如下 Trainer.__init__( logger=True, checkpoint_callback=None, enable_checkpointing=True, callbacks=None, default_root_dir=None, gradient_clip_val=None, gradient_clip_algor...
__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。 main.py函数只负责: 定义parser,添加parse项。 选好需要的callback函数们。 实例化MInterface, DInterface, Trainer。 完事。 完全版模板可以在...
但是Lightning以开箱即用的东西(例如TPU训练等)而闻名。 在Lightning中,可以在CPU,GPU,多个GPU或TPU上训练模型,而无需更改PyTorch代码的一行。 5.1 16位精度训练 Trainer(precision=16) 1. 5.2 多种日志记录方法 使用Tensorboard的其他5种替代方法进行记录点击查看 使用Neptune.AI进行日志记录(鸣谢:Neptune.ai) 使用C...
1.直接包装和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，不妨部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。PyTorch Lightning Trainer是抽象样板训练代码(想想训练和验证步骤)的一个类，它有内置的save_checkpoint()函数，可将模型另存为.ckpt文件。要将模型另存为检查点，只需将该代码添加到训练脚本中：图1...
接下来,初始化LightningModule和 Pytorch LightningTrainer,然后开始训练。 AI检测代码解析 # init model autoencoder = LitAutoEncoder() # most basic trainer, uses good defaults (auto-tensorboard, checkpoints, logs, and more) # trainer = pl.Trainer(gpus=8) (if you have GPUs) ...
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。 Lightning Module 简介 主页:https://pytorch-lightning.readthedocs.io...
PyTorch Lightning可以将研究代码和工程代码分离,将PyTorch代码结构化,更加直观的展现数据操作过程,使得冗长的代码更加轻便,也可以称为轻量版的PyTorch。类似keras。 Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。
If the callbacks list, passing to the trainer, has more than one element, it raises the errorValueError("Expected a parent"). If you pass any of those elements alone the code runs fine. p.s. I'm already importing like this:import lightning.pytorch as plwhich is version >=2. specific...
train.py 脚本利用 PyTorch Lightning 的 Trainer 类来控制训练过程。它还包含了模型检查点和提前停止的回调机制,以防止模型过拟合。 checkpoint_callback=ModelCheckpoint(dirpath="./models",monitor="val_loss",mode="min")early_stopping_callback=EarlyStopping(monitor="val_loss",patience=3,verbose=True,mode...