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...
validate(model, val_loader) trainer.test(model, test_loader) 可以看到trainer的代码非常简洁,对比在Pytorch代码的Eval Loop中,我们通常还会需要加入一段长长的代码: model.eval() with torch.no_grad(): # Initialize valid loss val_loss = [] for batch_idx, (data, targets) in enumerate(tqdm(val_...
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:...
trainer = pl.Trainer(gpus=1 if torch.cuda.is_available() else 0)trainer.fit(model)trainer.validate(model)四、总结通过这个简单的教程,我们了解了如何使用PyTorch Lightning构建和训练神经网络模型。PyTorch Lightning简化了PyTorch的使用过程,使得我们可以更专注于模型的构建和优化。通过继承pl.LightningModule类并...
pytorch_lightning Trainer修改loss pytorch自定义loss PyTorch进阶进阶训练技巧 1.自定义损失函数 以函数方式定义 可以通过直接以函数定义的方式定义一个自己的函数 def my_loss(output, target): loss = torch.mean((output - target)**2) return loss
{fit,validate,test,predict,tune} ... pytorch-lightning trainer command line tool optional arguments: -h, --help Show this help message and exit.展示帮助信息 -c CONFIG, --config CONFIG yaml /json 文件路径 --print_config [={comments,skip_null,skip_default}+] ...
展开模块没有产生一个“`LightningModule`” 、 使用下面的代码运行validate()函数时,我得到了一个错误。ValueError: An invalid dataloader was passed to `Trainer.validate(dataloaders=...)`. Either pass the dataloader to the `.validate()` method OR implement `def val_dataloader(self):` in your Lig...
模型定义：创建LightningModule类，包含模型的前向传播逻辑、损失函数、优化器等。模型训练：使用Trainer类配置训练参数，启动训练过程。模型评估：在验证集上评估模型性能，比较不同配置下的结果。模型使用与保存：在测试集上进行最终评估或直接使用模型进行预测，保存性能最优的模型。四、加速与涨分策略 优化...
Trainer.fit启动训练，每个batchsize自动调用getitem函数，执行数据提取。 使用LightningDataModule进行数据集划分，包括setup、teardown、train_dataloader、val_dataloader、test_dataloader等函数。4. 模型构建与使用 通过LightningModule加载模型。 关键方法包括training_step、validation_step、test_step与configure_...
trainer.py: error: Configuration check failed :: Parser key "trainer.plugins": Value "[<pytorch_lightning.plugins.training_type.ddp.DDPPlugin object at 0x7fbf0fef3dc0>]" does not validate against any of the types in typing.Union[typing.List[typing.Union[pytorch_lightning.plugins.base_plugin....