先看Trainer类的定义: class Trainer: @_defaults_from_env_vars def __init__(self, *, accelerator, strategy, precision, callbacks, ...) *用于指示其后的参数只能通过关键字参数(keyword arguments)传递, 即必须以accelerator=xxx, strategy=xxx的形式 @_defaults_from_env_vars 是一个装饰器,自动从环境...
model=CustomMNIST()trainer=Trainer(max_epochs=5,gpus=1) 如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,...
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,是现代的最佳实践。 它有多灵活? 如您所见...
Research code (the LightningModule). Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). Non-essential research code (logging, etc... this goes in Callbacks). Data (use PyTorch Dataloaders or organize them into a LightningDataModule). ...
正如本文前言所说使用PL框架进行分布式训练非常简单,只需要通过修改pl.Trainer()中的参数即可将单机单卡变成多机多卡的训练方式。 具体的通过修改参数gpus、num_nodes设置训练需要多少张GPU和所使用机器的数量,同时通过参数strategy指定分布式训练的模式。 单机多卡. 单机多卡时无需指定参数num_nodes: ...
在Linghtning中,这部分代码抽象为 LightningModule 类。 1.2 工程代码 Engineering code 这部分代码很重要的特点是:重复性强,比如说设置early stopping、16位精度、GPUs分布训练。 在Linghtning中,这部分抽象为 Trainer 类。 1.3 非必要代码 Non-essential code ...
pytorch_lightning Trainer设置loss 一、问题描述 假设我们现在有如下的式子: y=x*x z=2*y 然后,我们想求z在x=3处的梯度,学过数学的同学大都知道怎么求,如下所示: 那么如何用Pytorch中的torch.autograd.grad和loss.backward()去求z在x=3处的梯度呢?
pytorch_lightning Trainer修改loss pytorch自定义loss PyTorch进阶进阶训练技巧 1.自定义损失函数 以函数方式定义 可以通过直接以函数定义的方式定义一个自己的函数 def my_loss(output, target): loss = torch.mean((output - target)**2) return loss
Hugging Face的Trainer提供有限的可定制接口，而PyTorch Lightning则提供了更多的回调函数来实现定制，但其源码复杂度较高。有时你可能不需要这么多功能，如选择Fairscale或Deepspeed中的一种，这能简化逻辑并提高修改效率。然而，这些库仍处于快速迭代阶段，高封装程度可能导致底层库更新后，上层封装未及时跟进...
File "trainer\trainer.py", line 1314, in _run_train self.fit_loop.run()...File "loops\fit_loop.py", line 234, in advance self.epoch_loop.run(data_fetcher)File "loops\base.py", line 139, in run self.on_run_start(*args, **kwargs)File "loops\epoch\training_epoch_loop.py"...