接下来是Lightning训练器的设置。 在这里,我们设置教练过程使用GPU。如果您没有访问GPU的权限,请从培训器中删除“GPU”和“distributed_backend”参数。这种模式训练非常快,即使是使用CPU,所以为了在运行过程中观察Lightning,我们将关闭早停机制。 最后,因为我们使用的是可迭代数据集,所以需要指定val_check_interval。
limit_predict_batches=None, overfit_batches=0.0, val_check_interval=None, check_val_every_n_epoch=1, num_sanity_val_steps=None, log_every_n_steps=None, enable_checkpointing=None, enable_progress_bar=None, enable_model_summary=None, accumulate_grad_batches=1, gradient_clip_val=None, gradient...
3、单个epoch内校验 # 每训练单个epoch的25%调用校验函数一次,注意:要传入float型数 trainer=Trainer(val_check_interval=0.25)# 当然也可以是单个epoch训练完多少个batch后调用一次校验函数,但是一定是传入int型 trainer=Trainer(val_check_interval=100)# 每训练100个batch校验一次 4、测试 test 在训练过程中是不...
trainer = Trainer(val_check_interval=0.25) # check validation set every 1000 training batches # use this when using iterableDataset and your dataset has no length # (ie: production cases with streaming data) trainer = Trainer(val_check_interval=1000) gpus...
trainer = Trainer(val_check_interval=100) # 每训练100个batch校验一次 1. 2. 3. 4. 数据集 当然,首先要自己先实现Dataset的定义,可以用现有的,例如MNIST等数据集,若用自己的数据集,则需要自己去继承torch.utils.data.dataset.Dataset,自定义类,这一部分不再细讲,查其他的资料。
val_check_interval=0.25 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Checkpoints Lightning会自动保存你的模型,一旦你训练好了,你可以通过下面代码来加载检查点 model = LitModel.load_from_checkpoint(path) 1. 上面的检查点包含了初始化模型和设置状态字典所需的所有参数 ...
在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader函数。这些函数往往都是相似的,可以用几个输入args控制不同的部分。
Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTorch DataLoader或将它们放入LightningDataModule中)。 完成此操作后,就可以在多个GPU,TPU,CPU上甚至在16位精度下进行训练,而无需更改代码!
在这里,我们设置教练过程使用GPU。如果您没有访问GPU的权限,请从培训器中删除“GPU”和“distributed_backend”参数。这种模式训练非常快,即使是使用CPU,所以为了在运行过程中观察Lightning,我们将关闭早停机制。 最后,因为我们使用的是可迭代数据集,所以需要指定val_check_interval。通常,此间隔是根据数据集的长度自动设...
val_dataloader() 4.4 训练 每个batch的训练被称为一个step,故先运行train_step函数。 当经过多个batch, 默认49个step的训练后,会进行验证,运行validation_step函数。 当完成一个epoch的训练以后,会对整个epoch结果进行验证,运行validation_epoch_end函数