classLitModel(pl.LightningModule):def__init__(...):defforward(...):deftraining_step(...)deftraining_step_end(...)deftraining_epoch_end(...)defvalidation_step(...)defvalidation_step_end(...)defvalidation_epoch_end(...)deftest_step(...)deftest_step_end(...)deftest_epoch_end(.....
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。 这里假设已经训练完成,进行测试 # 获取恢复了权重和超参数等的模型 model=MODEL.load_from_checkpoint(checkpoint_path='my_model_path/hei.ckpt')# 修改测试时需要的参数,例如预测的步数等 model.pred_step=1000# 定义tra...
pl.LightningModule training_step() 在从训练 DataLoader 获得的小批量上运行前向传播和反向传播。该方法重复调用,直到训练 DataLoader 中的所有样本都被看到一次。 pl.LightningModule validation_step() 计算验证数据集上的损失和指标。 当达到最大 epoch 数或验证损失停止下降(提前停止)时,训练停止。 实现训练循环 ...
# validation_step # *_step_end # ... # *_step_end 4. 使用Lightning的好处 只需要专注于研究代码 不需要写一大堆的.cuda()和.to(device),Lightning会帮你自动处理。如果要新建一个tensor,可以使用type_as来使得新tensor处于相同的处理器上。 def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = ba...
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。
这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或者用于预训练 2.2 数据 data 在本教程中,使用MNIST。 让我们生成MNIST的三个部分,即训练,验证和测试部分。 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Dataloader中,该数据加载器处理数据集的加载,shuffling,batching。
loss(last_hidden, y[step]) # 小示例 loss = loss / max_seq_len return {'loss': loss} 或像CNN图像分类一样 # 在这里定义验证代码 def validation_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch # 或者像CNN分类一样 out = self(x) loss = my_loss(out, y) return {'loss': loss} ...
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。
* 所有`pl.LightningModule`模块支持的hooks大致可以被分为两类:一类是有传入参数的,另一类是没有的。 * 首先是最重要的几个基础hooks: [training\_step](知乎 - 安全中心), [validation\_step](知乎 - 安全中心), [test\_step](知乎 - 安全中心), [predict\_step](知乎 - 安全中心)。
import pytorch_lightning as pl print(pl.__version__) ``` * * * 对于传统的深度学习而言,我们就拿最简单的回归或者分类任务举例,完成一个深度学习的项目最少需要以下步骤: 1、准备数据集,并对数据进行预处理,[数据清洗](知乎直答)等 2、创建Dataset实例和DataLoader(数据加载器),确保模型在训练的时候能够...