PyTorch Lightning 只需定义LightningModule,训练逻辑由Trainer处理。 模块化和可复用性:PyTorch Lightning 将训练、验证、测试等逻辑封装为模块化的方法(如training_step、validation_step),使得代码更易于复用和扩展:可以轻松切换不同的数据集、优化器、损失函数等;且支持快速
validtion_step。验证的step。 test_step。测试的step。 configure_optimizers。配置optimizer及scheduler。 init_optimizer。根据name初始化optimizer。 1.2 封装数据 在pytorch-lightning(PL)框架下,Dataset和DataLoader的使用与PyTroch框架下一致,都是先定义一个Dataset类,之后构建DataLoader。但在PL框架下统一处理train、vali...
# 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...
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 ...
安装pytorch_lightning的对应版本 pytorch-lighting 文章目录 参考2:https://zhuanlan.zhihu.com/p/319810661 参考1: 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)...
validation_step(self, batch, batch_idx) 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。
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。
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。
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。
defvalidation_step(self, batch, batch_idx): pre=model(batch) loss=self.lossfun(...) # log记录 self.log('val_loss',loss, on_epoch=True, prog_bar=True, logger=True) 上面的使用的self.log是非常重要的一个方法,这个方法继承自LightningModule这个父类,我们使用这里log就可以在训练时使用ModelCheckp...