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
fit(model) 哪些类型的研究有效?任何!请记住,这只是组织的PyTorch代码。训练步骤定义了训练循环中发生的核心复杂度。可能像seq2seq一样复杂 # 在这里定义训练的过程 def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch # 定义自己的前向传播和计算损失 hidden_states = self.encoder(x) # 甚至与seq...
trainer.fit(model, data) if __name__ == "__main__": train() Keras味满满的fit函数 从上面可以看到,使用Pytorch Lightning可以免去手动添加.cuda()的这些操作,也可以较方便地在多卡GPU及TPU上进行训练 同时因为LightningModule中training_step等方法的区分,也免去了with torch.no_grad()model.eval()model....
AI代码解释 deffit(...):on_fit_start()ifglobal_rank==0:# prepare data is called onGLOBAL_ZEROonly
trainer.fit(model,dl_train,dl_valid) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. GPU available: False, used: False TPU available: None, using: 0 TPU cores | Name | Type | Params --- 0 | net | Net | 115 --- 115 Trainable...
trainer.fit(model, train_loader) 1. 2. 3. 4. 5. 如果需要对每个training_step的输出做一些操作,可以通过改写training_epoch_end来实现 def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch y_hat = self.model(x) loss = F.cross_entropy(y_hat, y) ...
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...
2.3 Fit with Lightning Trainer 对应的中文不知道怎么翻译贴切。意思就是把Trainer所需要的参数喂给它。 这里的trainer.fit接收两个参数,包括model 和 dataloader. 然后它自己就开始训练~~~ trainer是自动化的,包括: Epoch and batch iteration 自动调用...
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() ...
trainer.fit(autoencoder, train_loader) trainer是自动化的,包括: Epoch and batch iteration 自动调用 optimizer.step(), backward, zero_grad() 自动调用 .eval(), enabling/disabling grads 权重加载 保存日志到tensorboard 支持多-GPU、TPU、AMP PL的训练验证测试过程 ...