定义LightningModule, classLitAutoEncoder(pl.LightningModule):# 将模型定义代码写在__init__中def__init__(self,encoder,decoder):super().__init__()# 前向传播在里面两个类实例方法中self.encoder=encoderself.decoder=decoder# 训练代码写在 trai
而on_step就表示把这个log出去的量的横坐标表示为当前batch,而on_epoch则表示将log的量在整个epoch上进行累积后log,横坐标为当前epoch。 | LightningMoule Hook | on_step | on_epoch | prog_bar | logger | | --- | --- | --- | --- | --- | | training_step | T | F | F | T | | ...
pytorch_lightning 教程 一、pytorch中优化器可以使用的最简版本为: ** for input, target in dataset: optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 构建优化器: 为单个参数进行优化时: 例子: optimizer = opt...
之后在training_step,validation_step,test_step定义每个batch的训练逻辑,其中的self.log定义了tensorboard中记录日志的内容,具体的使用方式可以参考官网的教程:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html#log,常用的应该就是name,value,on_step,on_epoch这些参数 class ResNet50(n...
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/) 0.7.5(https://pytorch-lightning.readthedocs...
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动...
通过使用PyTorch Lightning,你可以更轻松地创建复杂的神经网络模型,同时享受PyTorch的灵活性和易用性。本文将通过一个简单的教程,帮助你了解如何使用PyTorch Lightning构建和训练模型。一、安装PyTorch Lightning要开始使用PyTorch Lightning,首先需要安装它。你可以使用pip来安装PyTorch Lightning:pip install pytorch-lightning...
PyTorch Lightning初步教程1. 超参数与参数解析 与ArgumentParser无缝集成：PyTorch Lightning提供了与Python的ArgumentParser无缝集成的工具，方便用户通过命令行传递超参数。 强化内置解析器：Lightning强化了Python的内置解析器功能，使得调用程序更加灵活。 最佳实践：建议将程序分为三部分：在LightningModule中定义...
2.2 LightningDataModule 这一个类必须包含的部分是setup(self, stage=None)方法,train_dataloader()方法。 setup(self, stage=None):主要是进行Dataset的实例化,包括但不限于进行数据集的划分,划分成训练集和测试集,一般来说都是Dataset类 train_dataloader():很简单,只需要返回一个DataLoader类即可。