PyTorch Lightning是一个轻量级的PyTorch扩展库,旨在简化和规范深度学习模型的训练过程。它提供了一系列预定义的训练循环和组件,使用户可以更容易地构建和管理复杂的深度学习模型。PyTorch Lightning还提供了许多实用功能,如分布式训练、自动调优、日志记录等,帮助用户更高效地开发和部署深度学习模型。通过使用PyTorch Lightning...
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Pytorch-lightning 是一个基于 Pytorch 的轻量级深度学习框架,它使得训练和测试模型变得更加简单和高效。 阅读更多:Pytorch 教程 on_validation_epoch_end on_validation_epoch_end是一个在每个验证轮次结束时被调用的方法。它在每次验证之后执行,可以用于计算和记录验证指...
pytorch lightning 使用小结(占坑) 嗯,lightning真香,lightning的封装恰到好处,不像skorch和huggingface 的trainer那样太过完整,也不像原生torch那样那么麻烦,动不动百行代码,可贵的是,其设计的哲学很棒: 灵活自定义的部分基本保留了torch自身的语法,torch用户无缝衔接,学习成本低;...
使用object()呼叫对象相等呼叫指定类别的__call__方法，其定义方式与一般使用相同：
Trainer永远不会将stage=None发送到setup钩子，或任何其他接受此参数的钩子。类型注解为可选，由于历史原因...
显然，实现和使用一个自定义的学习率调度器并不难。我将把代码留在这里，以防有人碰到同样的问题。
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