model=MyLightningModule()trainer=Trainer()trainer.fit(model,train_dataloader,val_dataloader) 如果连validation_step都没有,那val_dataloader也就算了。 伪代码与hooks Hooks页面 deffit(...):on_fit_start()ifglobal_rank==0:# prepare data is called on GLOBAL_ZERO onlyprepare_data()forgpu/tpuingpu/t...
在pytoch_lightning框架中,test 在训练过程中是不调用的,也就是说是不相关,在训练过程中只进行training和validation,因此如果需要在训练过中保存validation的一些信息,就要放到validation中。 关于测试,测试是在训练完成之后的,因此这里假设已经训练完成: # 获取恢复了权重和超参数等的模型 model = MODEL.load_from_ch...
如果不在意显存大小和计算时间的话,仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation/test的结果;而with torch.no_grad()则是更进一步加速和节省gpu空间(因为不用计算和存储梯度),从而可以更快计算,也可以跑更大的batch来测试。 总结:用了model.eval()后就可以不用with torch.no_grad() """ model.eval() 1....
trainer.fit(model, train_dataloader, val_dataloader) 如果连validation_step都没有,那val_dataloader也就算了。 伪代码与hooks Hooks页面:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html%23hooks def fit(...): on_fit_start() ifglobal...
LightningModule将PyTorch代码整理成5个部分: Computations (init). Train loop (training_step) Validation loop (validation_step) Test loop (test_step) Optimizers (configure_optimizers) 例子: import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): ...
class MInterface(pl.LightningModule): 用作模型的接口,在__init__()函数中import你准备好的xxxmodel2.py,xxxmodel1.py这些模型。重写training_step方法,validation_step方法,configure_optimizers方法。 当大家在更改模型的时候只需要在对应的模块上进行更改即可,最后train.py主要功能就是读取参数,和调用dataModule和...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。
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 (option)如果需要的话,可以调用测试部分代码: test_dataloader() test_step() test_epoch_end() 5. 示例 以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST ...
PyTorch Lightning 专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。 持续集成 使用PyPI进行轻松安装 master(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest) 0.7.6(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/) ...
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!