在自动优化中,training_step必须返回一个tensor或者dict或者None(跳过),对于简单的使用,在training_step可以return一个tensor会作为Loss回传,也可以return一个字典,其中必须包括key"loss",字典中的"loss"会提取出来作为Loss回传,具体过程主要包含在lightning\pytorch\loops\automatic.py中的_ AutomaticOptimization()类。
super(LightningModuleExample, self).__init__() self.model = SimpleModel() def training_step(self, batch, batch_idx): inputs, targets = batch predicts = self.model(inputs) loss = F.l1_loss(predicts, targets) return loss 四、定义验证步骤 除了训练步骤,我们还需要定义验证步骤来评估模型在验...
如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,让我们尝试另一种方法来编写代码。假设你必须编写一个库,或者...
def training_epoch_end(self, training_step_outputs): for pred in training_step_outputs: # do something 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 一个完成的案例: import pytorch_lightning as pl import torch from torch import nn class Autoencoder(pl.LightningModule): def __init__(self, la...
# in lightning, forward defines the prediction(预测)/inference(推理) actions embedding = self.encoder(x) return embedding def training_step(self, batch, batch_idx): # training_step defined the train loop. # It is independent of forward ...
# 1. 定义一个PyTorch Lightning模型 class MyModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() # 初始化模型结构、损失函数、优化器等 def forward(self, x): # 前向传播逻辑 pass def training_step(self, batch, batch_idx): ...
创建LightningModule 类: LightningModule 类是 PyTorch Lightning 的核心概念,它用于定义模型的结构、损失函数和优化器等。您可以继承 LightningModule 类,并实现其中的一些方法,如 forward()、training_step()、validation_step() 和 configure_optimizers() 等。
定义一个LightningModuleclassLitSystem(pl.LightningModule):def__init__(self):super().__init__()# 不是最好的模型...self.l1=torch.nn.Linear(28*28,10)defforward(self,x):returntorch.relu(self.l1(x.view(x.size(0),-1)))deftraining_step(self,batch,batch_idx):...给它配备一个Trainer ...
classMyModel(LightningModule): def__init__(self,lr,hidden_size): super().__init__() self.lr=lr self.hidden_size=hidden_size self.layer=torch.nn.Linear(hidden_size,1) defforward(self,x): returnself.layer(x) deftraining_step(self,batch,batch_idx): ...
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...