3.加载(load_from_checkpoint) 4.加载(Trainer) 参考 argmax不可导问题 最近在一项工作中遇到argmax不可导问题,具体来说是使用了两个不同的网络,需要将前一个网络的输出的概率分布转换成最大类别值,然后将其喂给第二个网络作为输入,然而argmax操作后不能保留梯度信息。如果此时想继续对第一个网络进行梯度更新的
❓ Questions and Help What is your question? load_from_checkpoint: TypeError: init() missing 1 required positional argument I have read the issues before, but the things different is my LightningModule is inherited from my self-defined Li...
Bug description I want to load a trained checkpoint to "gpu" in colab, but it seems that load_from_checkpoint loads two copies, and the device of the model is "cpu". The memory of both host and gpu is occupied. If i use: model.to(torch.d...
new_model = MyModel.load_from_checkpoint(checkpoint_path="example.ckpt") 1. 2. 3. 4. 当我们采用该 Pytorch Lightning 框架做强化学习的时候,由于强化学习的训练数据集不是固定的,是与环境实时交互生成的训练数据,因此在整个训练过程中,Epoch恒为0,模型就不会自动保存,这时候需要我们手动保存模型 另外,保存...
在使用 MyLightningModule 的load_from_checkpoint 方法加载指定的 checkpoint 时,须用到之前训练该模型的“超参数”,如果忽略了超参数的设置可能会报告类似于这样的错误:TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'args'。对此有两种解决方案: 使用arg1=arg1, arg2=arg2, ...这样的参数传...
import torch from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import numpy as np batch_size = 64 class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(self, filepath): xy = np.loadtxt(filepath, delimiter=','...
若是从 checkpoint 初始化模型,可以向trainer传入参数empty_init=True,这样在读取 checkpoint 之前模型的权重不会占用内存空间,且速度更快。 withtrainer.init_module(empty_init=True): model = MyLightningModule.load_from_checkpoint("my/checkpoint/path.ckpt") ...
将 RAM...load_sharded_checkpoint(model, tmp_dir) 低内存加载分片检查点减少了上述工作流程第 2 步中的内存使用,但为了在低内存环境中使用该模型,我们建议利用基于 Accelerate...new_model = AutoModel.from_pretrained(tmp_dir) 这样做大模型的主要优势在于,在上述工作流程的第 2 步中,检查点的每个分片在前...
model.load_state_dict(torch.load(CHECKPOINT_PATH, map_location=map_location))#后面正常训练代码optimizer =xxxforepoch:fordatainDataloader: model(data) xxx#训练完成 只需要保存rank 0上的即可#不需要dist.barrior(), all_reduce 操作保证了同步性ifrank ==0: ...
AutoConfig, AutoTokenizer ) class PythonPredictor: def __init__(self, config): self.device = "cpu" self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("albert-base-v2") self.model = MyModel.load_from_checkpoint(checkpoint_path="./model.ckpt") def predict(self, payload): ...