@文心快码pytorch_lightning 加载模型 文心快码 在PyTorch Lightning 中加载模型主要涉及到几个关键步骤,包括导入 PyTorch Lightning 库、实例化一个 PyTorch Lightning 模型、加载预训练的模型权重,以及(可选地)对加载的模型进行测试或评估。以下是详细步骤: 导入PyTorch Lightning 库: 首先,你需要导入 PyTorch Lightning...
1.保存模型参数 2.保存完整模型 3.Transformers模型保存 PyTorch-Lightning模型保存与加载 1.自动保存 2.手动保存 3.加载(load_from_checkpoint) 4.加载(Trainer) 参考 argmax不可导问题 最近在一项工作中遇到argmax不可导问题,具体来说是使用了两个不同的网络,需要将前一个网络的输出的概率分布转换成最大类别值...
4 使用预训练模型 5 配置超参数 6 Debug 7. 可视化相关结果 8 Logging 9 数据加载 10 小结 内容主要源于参考 1 概述 pytorch-lighting(pl),基于 PyTorch 的框架。它将学术代码(模型定义、前向 / 反向、优化器、验证等)与工程代码(for-loop,保存、tensorboard 日志、训练策略等)解耦开来,使得代码更为简洁清晰...
PyTorch中有三种模型定义方式,三种方式都是基于nn.Module建立的,我们可以通过Sequential,ModuleList和ModuleDict三种方式定义PyTorch模型。 Module类是torch.nn模块里提供的一个模型nn.Module,是所有神经网络的基础模型: 1.1.1 Sequential nn.Sequential,可接收一个子模块的有序字典(OrderedDict)或者一系列子模块作为参数来逐...
加载模型的参数信息,则需: state_dict = model_object.load_state_dict(torch.load('params.pth')) 1. state_dict为OrderedDict类型,加载后,在左侧的变量栏可以看到state_dict包含的一些key, value 对于模型比较大的,在左侧栏可能看不全state_dict包含的所有key,value,可以通过遍历查看state_dict中的key值 ...
就这么简单,一个MNIST分类器就训练好了。Lightning帮我们处理了数据加载、训练循环、损失计算等各种琐事,我们只需要关注模型结构和核心逻辑。 温馨提示:在实际项目中,别忘了加上验证集和测试集哦!这里为了简化例子,就只用了训练集。 4. Lightning的一些小技巧 ...
利用trainer.init_module(),可以避免额外的精度转换,且能直接将模型加载到 GPU(而不是从 CPU 转移)。 trainer = Trainer(accelerator="cuda", precision="16-true")withtrainer.init_module():# models created here will be on GPU and in float16model = MyLightningModule() ...
pytorch lightning通过提供LightningModule和LightningDataModule,使得在用pytorch编写网络模型时,加载数据、分割数据集、训练、验证、测试、计算指标的代码全部都能很好的组织起来,显得主程序调用时,代码简洁可读性大幅度提升。 1. pytorch lightning的安装 1pip install pytorch-lightning2conda install pytorch-lightning -c...
PyTorch Lightning 是一个轻量级的 PyTorch 框架,它简化了深度学习模型的训练流程,使代码更易于编写和维护。以下是如何使用 PyTorch Lightning 加速模型训练流程的步骤: 安装PyTorch Lightning: pipinstall pytorch-lightning 创建LightningModule 类: LightningModule 类是 PyTorch Lightning 的核心概念,它用于定义模型的结构、...
模型使用 当我们完成训练之后,就可以使用模型了,这里有个小小的注意点,当训练的时候我加载数据用的是Image.open方法读取图像,得到的是RGB顺序通道图像。在测试的时候我使用OpenCV来读取图像,得到是BGR顺序,所以需要通道顺序转换一下。千万别忘记。加载导出模型,读取测试图像,完成推理预测完整的代码如下: ...