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...
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...
主函数包括模型选择、早停回调的创建,以及对训练器的调用:trainer.fit(model, datamodule=data_module)、验证 trainer.validate(datamodule=data_module)、测试 trainer.test(datamodule=data_module) 和预测 output_preds = trainer.predict(datamodule=data_module, ckpt_path=”best”)。 def main( model_choice:...
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...
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...
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.readthedo...
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)。
trainer = Trainer() classifier.serializer = FiftyOneLabels(return_filepath=True) predictions = trainer.predict(classifier, datamodule=datamodule) session = visualize(predictions) # 启动FiftyOne # 选项2:使用文件路径从模型生成预测 filepaths = ["list", "of", "filepaths"] ...
首先,按照你想要的方式来定义数据,Lightning只需要一个DataLoader对与训练集/交叉验证集/测试集分割 dataset = MNIST(os.getcwd(), download=True, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = DataLoader(dataset) 1. 2. 接下来,初始化LightningModule和 Pytorch LightningTrainer,然后开始训练。