然后调用lightningmodule的on_train_batch_start函数(lightning module可以理解为torch.nn.Module加入了额外的功能) 最后调用strategy的on_train_batch_start函数 # hook call in training epoch loop: call._call_callback_hooks(trainer, "on_train_batch_start", batch, batch_idx) response = call._call_lightni...
Lightning 的 profiler 与上下文管理器一起运行并计算给定块花费的时间。它可以轻松搜索特定的 profiler 操作，以运行「run_training_epoch」为例 。我开始探究 Lightning 源码，查看导致循环（loops）变慢的指令，我发现了一些问题：Loop.run 调用 Loop.on_run_start、Loop.on_run_start 重新加载 dataloader，如下图...
Trainer抽象了整个training loop,而且有很多开箱即用的`callbacks`,我们只需要调用其中的方法,不需要自己定义。我自己常用的有`EarlyStopping`、`ModelCheckpoint`,基本上将这些组织起来就是一个非常完整的training过程。 `train.fit()`会在不同阶段搭配`DataModule`去调用`training_step`和`validation_step` 我们先定义...
To add a training loop use the training_step method. class LitClassifier(pl.LightningModule): def __init__(self, model): super().__init__() self.model = model def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch y_hat = self.model(x) loss = F.cross_entropy(y_hat, y)...
(self,x):# 训练loop deftraining_step(self,batch,batch_idx):self.log('train_loss',loss)returnloss # 定义优化器 defconfigure_optimizers(self):optimizer=torch.optim.Adam(self.parameters(),lr=1e-3)returnoptimizer # 使用pl.Trainer()完成训练 autoencoder=LitAutoEncoder()trainer=pl.Trainer(gpus=0...
等价Lightning代码:def training_step(self, batch, batch_idx):prediction = ...return prediction def training_epoch_end(self, training_step_outputs):for prediction in predictions:# do something with these 我们需要做的,就是像填空一样,填这些函数。
PyTorch Lightning 是一个“batteries included”的深度学习框架,适合需要最大灵活性同时大规模增强性能的专业人工智能研究人员和机器学习工程师。 Lightning 组织 PyTorch 代码以删除样板文件并释放可扩展性。 具体而言,Lightning 把深度学习中网络定义、前向传播、优化器、训练方式、训练输出都进行了高级封装,可以使得代码...
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 5.5 回调(Callbacks)的可扩展性 ...
同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器中,该数据加载器处理数据集的加载,改组和批处理。 简而言之,数据准备包括四个步骤: 下载图片 图像变换(这些是高度主观的)。 生成训练,验证和测试数据集拆分。 将每个数据集拆分包装在DataLoader中 ...
Lightning 的 profiler 与上下文管理器一起运行并计算给定块花费的时间。它可以轻松搜索特定的 profiler 操作,以运行「run_training_epoch」为例 。 我开始探究 Lightning 源码,查看导致循环(loops)变慢的指令,我发现了一些问题:Loop.run 调用 Loop.on_run_start、Loop.on_run_start 重新加载 dataloader,如下图所示...