fit是训练+验证的子命令,还有validate、test、predict,用来分离不同的训练阶段。整体的逻辑大概是LightningCLI解析参数后,框架根据参数实例化trainer,trainer再根据fit还是validate等执行对应的训练逻辑,包括数据的处理和加载,模型的前向传播、反向传播、梯度更新等,最后利用Logger来记录试验结果,利用Callback来执行回调函数如...
定义进度条:TQDMProgressBar 当然了,我们想定义属于自己的callback怎么弄呢: class MINISTCallBack(Callback): def __init__(self): super(MINISTCallBack, self).__init__() def on_predict_end(self, trainer: "pl.Trainer", pl_module: "pl.LightningModule"): print("Predict is ending") def on_...
最优模型默认保存在 trainer.checkpoint_callback.best_model_path 的目录下,可以直接加载。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(trainer.checkpoint_callback.best_model_path) print(trainer.checkpoint_callback.best_model_score) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model...
pl.seed_everything(1234) model = Model() ckpt_callback = pl.callbacks.ModelCheckpoint( monitor='val_loss', save_top_k=1, mode='min' ) # gpus=0 则使用cpu训练,gpus=1则使用1个gpu训练,gpus=2则使用2个gpu训练,gpus=-1则使用所有gpu训练, # gpus=[0,1]则指定使用0号和1号gpu训练, gpus...
.test()若非直接调用,不会运行。 .test()会自动load最优模型。 model.eval()andtorch.no_grad()在进行测试时会被自动调用。 默认情况下,Trainer()运行于CPU上。 Trainer属性 callback_metrics current_epoch logger § logged_metrics log_dir is_global_zero progress_bar_metrics...
此外,PyTorch Lightning还提供了Callback类,允许我们在训练过程中进行自定义操作。例如,ModelCheckpoint回调可以在每个epoch结束后保存模型的最佳权重,而EarlyStopping回调则能在验证损失不再下降时及时停止训练,避免资源的浪费。 除了上述实用的工具外,PyTorch Lightning还配备了一些检测工具,帮助我们查找代码中的错误和问题。
在训练过程中使用ModelCheckpoint回调来保存模型的状态。可以在Trainer中设置checkpoint_callback参数来使用该回调。 from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint checkpoint_callback = ModelCheckpoint( filepath='model-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}', ...
trainer = pl.Trainer(gpus=gpu, logger=logger, callbacks=[checkpoint_callback]); # 开始训练 trainer.fit(dck, datamodule=dm) else: # 测试阶段 dm.setup('test') # 恢复模型 model = MyModel.load_from_checkpoint(checkpoint_path='trained_model.ckpt') ...
- backcall: 0.2.0 - backports.functools-lru-cache: 1.6.4 - brotlipy: 0.7.0 - cachetools: 5.2.0 - certifi: 2022.9.24 - cffi: 1.15.1 - charset-normalizer: 2.1.1 - contourpy: 1.0.5 - cryptography: 38.0.1 - cycler: 0.11.0
🚀 Feature A callback hook for on_after_optimizer_step. Motivation There's a callback hook for on_before_optimizer_step, but not for on_after_optimizer_step. That would be useful for implementing an ExponentialMovingAverage callback: I'd ...