BoringDataModuleclassLitAdam(torch.optim.Adam):defstep(self,closure):print("⚡","using LitAdam","⚡")super().step(closure)classFancyAdam(torch.optim.Adam):defstep(self,closure):print("⚡","using FancyAdam","⚡")super().step(closure)cli=LightningCLI(Demo...
deftraining_step(self,batch,batch_idx):x,y=batchy_hat=self.model(x)loss=F.cross_entropy(y_hat,y)pred=...return{"loss":loss,"pred":pred}deftraining_step_end(self,batch_parts):# 从每个GUP计算到的predictionspredictions=batch_parts["pred"]# 从每个GUP计算到的losseslosses=batch_parts["loss...
#thisis whatIlike from python,extend twoclassatthe same timeclassExtendMNIST(StandardMNIST,LightningModule):def__init__(self):super().__init__()deftraining_step(self,batch,batch_idx):data,target=batch logits=self.forward(data)loss=F.nll_loss(logits,target)return{'loss':loss}defconfigure_opt...
outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deftraining_step(self,batch,batch_idx):prediction=...returnprediction deftraining_epoch_end(self,training_step_outputs):forpredictioninpredictio...
test_step(self, batch, batch_idx) 除以上三个主要函数外,还有training_step_end(self,batch_parts) 和 training_epoch_end(self, training_step_outputs)。 -- 即每一个 * 步完成后调用。 -- 即每一个 * 的epoch 完成之后会自动调用。 上面的 * 对train、valid、test都适用 ...
在训练过程中,我们需要定义训练循环来控制模型的前向传播、损失计算和反向传播等操作。PyTorch Lightning提供了training_step和backward方法来简化这些操作。 # 创建模型和数据加载器model=MyModel()train_dataloader=...# 定义训练循环deftraining_step(self,batch,batch_idx):inputs,labels=batch ...
def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch #把z放在和x一样的处理器上 z = sample_noise() z = z.type_as(x) 在这里,有个地方需要注意的是,不是所有的在LightningModule 的 tensor 都会被自动处理,而是只有从 Dataloader 里获取的 tensor 才会被自动处理,所以对于 transductive learning...
理论已经足够,现在我们将使用PyTorch Lightning实现LetNet CNN。由于其简单性和小型尺寸,选择了LeNet作为示例。 模型实现 在PyTorch中,新模块继承自pytorch.nn.Module。在PyTorch Lighthing中,模型类继承自ligthning.pytorch.LightningModule。 你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它...
num_labels):super().__init__()# 加载预训练的BERT模型self.model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=num_labels)defforward(self, input_ids, attention_mask):# 前向传播returnself.model(input_ids, attention_mask=attention_mask).logitsdeftraining_step(sel...
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 ...