classConditioningLightningCLI(LightningCLI):# OPTIMIZER_REGISTRY.classes就是获取被注册过的类# nested_key是配置文件中最上层的命名空间的名字# 向parse传递额外的参数# link到model的optimizer_init和lr_scheduler_initdefadd_arguments_to_parser
* Callback几乎可以使用上面`LightningModule`中所有和流程位置有关的hooks。而每个函数都至少接受两个输入:`Trainer`和`LightningModule`。 ```python from pytorch_lightning import Trainer, LightningModule def on_MODE_STATE(self, trainer: Trainer, pl_module: LightningModule): pass ``` 此外,对于上文中提...
model=ExtendMNIST()trainer=Trainer(max_epochs=5,gpus=1)trainer.fit(model,mnist_train_loader) 如果你看到ExtendMNIST类中的代码,你会看到它只是覆盖了LightningModule类。使用这种编写代码的方法,你可以扩展以前编写的任何其他模型,而无需更改它,并且仍然可以使用pytorch lightning库。 那么,你能在训练时给我看一...
然后,在训练方法中,我们调用PyTorch-Lightning提供的fit方法来启动训练过程。该方法会自动调用模型的训练和验证循环,并使用定义的优化器进行参数更新。除了PyTorch-Lightning提供的自动训练功能外,我们还可以自定义训练和验证循环中的代码。例如,我们可以使用PyTorch的DataLoader来加载数据,自定义模型的输入和输出格式等。这样,...
classMyDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self):super().__init__()...blablabla...defsetup(self,stage):# 实现数据集的定义,每张GPU都会执行该函数,stage 用于标记是用于什么阶段ifstage=='fit'or stage is None:self.train_dataset=DCKDataset(self.train_file_path,self.train_file_num...
在PyTorch Lightning中,我们使用fit方法来执行训练循环,并设置训练的Epoch。下面是一个例子: trainer.fit(model,datamodule) 1. 在上面的代码中,我们使用fit方法来执行训练循环,并传入模型和数据加载器。 步骤4:执行训练循环 最后,我们只需要执行训练循环。在PyTorch Lightning中,执行训练循环非常简单,只需要一行代码:...
Trainer(resume_from_checkpoint='./lightning_logs/version_31/checkpoints/epoch=02-val_loss=0.05.ckpt') trainer.fit(model,dl_train,dl_valid) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Global seed set to 1234 GPU available: False, used: False TPU available: None, using: 0 TPU cores...
Step 2: Fit with Lightning Trainer 首先,按照你想要的方式来定义数据,Lightning只需要一个DataLoader对与训练集/交叉验证集/测试集分割 dataset = MNIST(os.getcwd(), download=True, transform=transforms.ToTensor()) train_loader = DataLoader(dataset) ...
在Linghtning中,这部分代码抽象为 LightningModule 类。 1.2 工程代码 Engineering code 这部分代码很重要的特点是:重复性强,比如说设置early stopping、16位精度、GPUs分布训练。 在Linghtning中,这部分抽象为 Trainer 类。 1.3 非必要代码 Non-essential code ...
1defmain():2model =MyModule()3data_module =MyDataModule()4trainer = pytorch_lightning.Trainer(...)#some arugments, 根据需要传入你的参数5trainer.fit(module, datamodule=data_module)6trainer.test(module, datamodule=data_module, verbose=True)789if__name__=="__main__":10main() ...