3 验证和测试模块 3 权重 & 超参 的保存和加载 4 使用预训练模型 5 配置超参数 6 Debug 7. 可视化相关结果 8 Logging 9 数据加载 10 小结 内容主要源于参考 1 概述 pytorch-lighting(pl),基于 PyTorch 的框架。它将学术代码(模型定义、前向 / 反向、优化器、验证等)与工程代码(for-loop,保存、tensorboard...
pt_to_pl其余的代码由Trainer自动执行!严格测试(Testing Rigour)每个新的PR都会自动测试Trainer的所有代码。 实际上,我们还使用vanilla PyTorch循环训练了一些模型,并与使用Trainer训练的同一模型进行比较,以确保我们获得完全相同的结果。在此处检查奇偶校验测试。 总体而言,Lightning保证了自动化零件经过严格测试,改正,是现...
在PyTorch中进行test时,会使用model.eval()切换到测试模式 with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作,以起到加速和节省显存的作用。它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新,从而节省了GPU算力和显存,但是并不会影响dropout和BN层的行为。 如果不在意显存大小和计算时间的话,仅仅使用model...
感觉 可以直接创建一个新的环境,然后按照lightning的安装方法,看安装了什么版本的torch,然后再对应安装就行了;大概是可行的吧;(自我安慰一下) 2、测试一下pytorch_lightning 是否正常使用 使用github官网给出的代码,用minist数据简单测试训练框架; '''Author: sihui3 sihui3@staff.weibo.comDate: 2023-03-14 17:...
我们已经拥有了一个经过充分测试的模型,并且只需要对新数据进行训练以更新模型。 在这种情况下,我们可以使用pytorch_lightning这个强大的框架来方便地实现只训练不测试的功能。pytorch_lightning是一个基于 PyTorch 的轻量级开源框架,提供了许多训练和测试模型的工具和功能,能够极大地简化模型开发过程。
训练、验证和测试的过程是一样的,就是对三个函数进行重写。 training_step(self, batch, batch_idx) 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)。
2022-1-5, Wed., 13:37 于鸢尾花基地 可以采用如下方式对之前保存的预训练模型进行批量测试：然而，在上述循环中，通过 trainer.test 每执行一次测试，都只是执行了一个 epoch 的测试（也就是执行多次 ptl_module.test_step 和一次 ptl_module.test_epoch_end ），而不可能把 ckpt_list 中的...
测试(test_step())预测(predict_step())优化器和LR调度器(configure_optimizers())当你使用Lightning时,代码不是抽象的——只是组织起来的。所有不在LightningModule中的其他代码都已由Trainer自动为您执行。net = MyLightningModuleNet() trainer = Trainer() trainer.fit(net)...
Lightning执行验证循环，包括检查指标、生成样本和日志添加操作。验证循环前会进行两批验证作为单元测试。测试 测试循环用于评估模型在未见数据集上的性能。确保测试集不会被误用，调用.test()即可运行。预测 LightningModule支持预测功能，与PyTorch模块兼容。加载模型并用于预测，可自定义预测逻辑。非必需扩展性...
(option)如果需要的话,可以调用测试部分代码: test_dataloader() test_step() test_epoch_end() 5. 示例 以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST 对于一个PyTorch的代码来说,一般是这样构建网络(源码来自PyTorch中的example库)。 class Net(nn.Module): def __init__...