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=Tru
# 默认路径trainer=Trainer()# 自主指定路径trainer=Trainer(default_root_dir="some/path/") 3.2 加载权重和超参数 model=MyLightningModule.load_from_checkpoint("/path/to/checkpoint.ckpt")# disable randomness, dropout, etc...model.eval()# 基于训练好的权重得到预测值y_hat=model(x) LightningModule 允...
1.直接打包和部署PyTorch Lightning模块 从最简单的方法开始，让我们部署一个没有任何转换步骤的PyTorch Lightning模型。PyTorch Lightning Trainer是一个抽象样板训练代码（思考训练和验证步骤）的类，它具有内置的save_checkpoint（）函数，该函数会将您的模型另存为.ckpt文件。要将模型保存为检查点，只需将以下代码添加...
在训练过程中使用ModelCheckpoint回调来保存模型的状态。可以在Trainer中设置checkpoint_callback参数来使用该回调。 from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint checkpoint_callback = ModelCheckpoint( filepath='model-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}', save_top_k=3, verbose=True, monitor='val_loss'...
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...
Lightning 自动化的代码是用经过全面测试、定期维护并遵循ML最佳实践的高质量代码构建的。 Pytorch-lightning可以非常简洁得构建深度学习代码。但是其实大部分人用不到很多复杂得功能。而pl有时候包装得过于深了,用的时候稍微有一些不灵活。 通常来说,在你...
Lightning 会自动保存最近训练的epoch的模型到当前的工作空间(or.getcwd()),也可以在定义Trainer的时候指定: trainer = Trainer(default_root_dir='/your/path/to/save/checkpoints') 1. 当然,也可以关闭自动保存模型: trainer = Trainer(checkpoint_callback=False) ...
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...
“ddp_find_unused_parameters_false" #多GPU的DistributedDataParallel(速度提升效果好)callbacks=[ckpt_callback,early_stopping],profiler="simple")#断点续训 #trainer=pl.Trainer(resume_from_checkpoint='./lightning_logs/version_31/checkpoints/epoch=02-val_loss=0.05.ckpt')#训练模型 trainer.fit(model,...
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...