在 pl.Trainer 中,我们可以通过传入各种回调函数来实现对验证结果的处理,例如 EarlyStoppingCallback 可以在验证指标不再提升时自动停止训练过程。 4. pytorch_lighting 的进阶用法 4.1 pytorch_lighting 的分布式训练 4.1.1 分布式训练的概念 pytorch_lightning支持基于多个GPU的分布式训练,这意味着可以在多个GPU上同时进...
运行结果如下: 上述就是几个优化器方法的大概用法,下面看看常用优化器。 1.3 常用优化器 首先来看看几个概念: 1.3.2 动量 在学习动量是怎么在更新中起作用前,得先学习一个概念叫做指数加权平均, EMA,EMA,也就是指数移动平均(Exponential Moving Average)也叫权重移动平均(Weighted Moving Average),是一种给予近期...
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 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...
以上四个组件都将集成到LightningModule类中,是在Module类之上进行了扩展,进行了功能性补充,比如原来优化器使用在main函数中,是一种面向过程的用法,现在集成到LightningModule中,作为一个类的方法。 4. LightningModule生命周期 这部分参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/120331610 和 官方文档 https://pytorch-light...
完整的代码模板可以在GitHub上找到，提供了一个易于理解和扩展的框架，适用于大型项目。总结 通过使用上述模板和最佳实践，能够显著提升Pytorch Lightning的使用效率，简化代码结构，提高模型训练的灵活性和可维护性。本攻略旨在提供一个全面、直观的指南，帮助开发者快速掌握Pytorch Lightning的核心用法。
现在,我只需要知道属性何时被设置为 None ,这样就可找到问题的根源。我尝试使用调试器,但由于多进程或 CUDA 而导致程序崩溃。我开始采用 Python 的 getter & setter 用法: 当DataLoader._iterator 设置为 None 时,将会打印 stack trace 这样做非常有效,会输出如下内容: ...
DataLoader from torchvision.datasets import MNIST import torchvision.transforms as transforms import pytorch_lightning...基本的用法是像这样: from pytorch_lightning import Trainermoder = LightningTemplate()trainer = Trainer() trainer.fit...from pytorch_lightning import Trainer from test_tube import Experimen...
我在配置Trainer的时候，使用的是2nodes，2devices，但是在实际运行的时候，却只有2nodes，1device在跑...
本文整理汇总了Python中pytorch_lightning.LightningModule方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python pytorch_lightning.LightningModule方法的具体用法?Python pytorch_lightning.LightningModule怎么用?Python pytorch_lightning.LightningModule使用的例子?那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进...
本文整理汇总了Python中pytorch_lightning.Trainer方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python pytorch_lightning.Trainer方法的具体用法?Python pytorch_lightning.Trainer怎么用?Python pytorch_lightning.Trainer使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类py...