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(.....
# 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...
on_validation_model_train() # calls `model.train()` torch.set_grad_enabled(True) ``` * 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...
def validation_step(self, batch, batch_idx): preds = ... return preds def validation_epoch_end(self, val_step_outputs): for pred in val_step_outputs: # 对每个验证步骤中的所有预测进行处理 测试 一旦我们的研究完成了,我们将要发布或部署一个模型,我们通常想弄清楚它将如何在“真实世界”中推广。...
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。
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。
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} ...
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...
pip install pytorch-lightning 复制代码 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。 import pytorch...