log:像是TensorBoard等log记录器,对于每个log的标量,都会有一个相对应的横坐标,它可能是batch number或epoch number。而on_step就表示把这个log出去的量的横坐标表示为当前batch,而on_epoch则表示将log的量在整个epoch上进行累积后log,横坐标为当前epoch。 | LightningMoule Hook | on_step | on_epoch | prog_b...
4)训练代码写在 training_step 钩子中,可使用 self.log 随时记录变量的值,会保存在 tensorboard 中5)验证代码写在 validation_step 钩子中6)移除硬件调用.cuda() 等,PyTorch Lightning 会自动将模型、张量的设备放置在合适的设备;移除.train() 等代码,这也会自动切换7)根据需要,重写其他钩子函数,例如 validation...
LightningModule 中提供了一些常用工具供用户直接使用: log Tensorboard 损失/指标日志保存和查看,不要自己定义,直接用即可。用法非常简单,将要记录的值传入: self.log('train loss', loss) 1. 当然一个功能完整的日志保存接口肯定提供了很多参数来控制,比如是按照 epoch 记录还是按照 step 记录、多卡训练时如何同步...
loss = self.cross_entropy_loss(logits, y) self.log('train_loss', loss) return loss def validation_step(self, val_batch, batch_idx): x, y = val_batch logits = self.forward(x) loss = self.cross_entropy_loss(logits, y) self.log('val_loss', loss) def configure_optimizers(self): ...
输出log信息 resume training 即重载训练,我们希望可以接着上一次的epoch继续训练 记录模型训练的过程(通常使用tensorboard) 设置seed,即保证训练过程可以复制 2 如何将PyTorch代码组织到Lightning中 使用PyTorch Lightning组织代码可以使您的代码: 保留所有灵活...
通过log 方法记录下数量以及 val_loss 等键(key); 初始化 ModelCheckpoint 回调函数,将 monitor 设置为数量的 key; 将回调函数 checkpoint_callback 返回训练器 flag。 具体代码过程如下: frompytorch_lightning.callbacksimportModelCheckpoint classLitAutoEncoder(pl.LightningModule):defvalidation_step(self, batch, ...
(128,256)self.layer_3=torch.nn.Linear(256,10)defforward(self,x):batch_size,channels,width,height=x.size()# (b, 1, 28, 28) -> (b, 1*28*28)x=x.view(batch_size,-1)x=self.layer_1(x)x=F.relu(x)x=self.layer_2(x)x=F.relu(x)x=self.layer_3(x)x=F.log_softmax(x,...
表示同时log多个值。如:python values = {'loss': loss, 'acc': acc, ..., 'metric_n': metric_n} self.log_dict(values) save_hyperparameters:储存init中输入的所有超参。后续访问可以由self.hparams.argX方式进行。同时,超参表也会被存到文件中。 函数内建变量:...
这部分代码有利于实验的进行,但是和实验没有直接关系,甚至可以不使用。比如说检查梯度、给tensorboard输出log。 在Linghtning中,这部分抽象为 Callbacks 类。 2. 典型的AI研究项目 在大多数研究项目中,研究代码通常可以归纳到以下关键部分: 模型 训练/验证/测试 数据 ...
(0), -1))) def training_step(self, batch, batch_nb): x, y = batch loss = F.cross_entropy(self(x), y) tensorboard_logs = {'train_loss': loss} return {'loss': loss, 'log': tensorboard_logs} def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.02)...