导入模块: frompytorch_lightning.callbacksimportModelCheckPoint ModelCheckPoint和EarlyStopping一样都是属于callback的,所以导入之后只需要实例化并作为callback的参数传给Trainer即可,下面只展示实例化的过程: checkpoint_callback=ModelCheckpoint(monitor='val_loss',# 监测指标mode='min',# 向上更新还是向下更新dirpath...
append(log) return log 2.3 callbacks 这里如果我们觉得上面这些无法满足我们的日常训练、预测的需求,那么完全可以再增加一些其他需要的第三方和自己定义的callbacks,当然pytorch_lightning其实已经封装了很多常用的callbacks了,比如下面的几个常用的: 模型定义怎么保存ckpt:ModelCheckpoint 如何定义训练及早停止:MINISTCallBa...
(self, current_epoch, batch_idx, optimizer, optimizer_idx, second_order_closure=None): optimizer.step() optimizer.zero_grad() 对于您可能需要的其他任何内容,我们都有一个广泛的回调系统(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/introduction_guide.html#callbacks),您可以使用它来添加trainer中...
工程代码 (Trainer) 与研究无关的代码 (Callbacks)
剩下的就是非必要代码,有助于研究项目,但是与研究项目无关,可能是检查梯度、记录到张量板。此代码由Callbacks抽象出来。 # log samples z = Q.rsample() generated = decoder(z) self.experiment.log('images', generated) 1. 2. 3. 4. 此外,它还有一些的附加功能,比如你可以在CPU,GPU,多个GPU或TPU上训...
可以通过callbacks非常方便地添加CheckPoint参数保存、early_stopping 等功能。 可以非常方便地在单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常用评估指标。 可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧...
pytorch_lightning.callbacks.sanity_check回调可以进行模型的简单检查,确保模型的实现是正确的。同时,pytorch_lightning.loggers.TensorBoardLogger则能够记录训练过程中的张量信息,为调试和分析提供了极大的便利。 综上所述,PyTorch Lightning结合百度智能云文心快码(Comate),为用户提供了一套完整的工具链,从训练过程的监控...
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 优化器 训练/验证/测试 计算 上面已经提到,研究代码 在 Lightning 中,是抽象为 LightningModule 类;而这个类与我们平时使用的 torch.nn.Module 是一样的(在...
非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTorch DataLoader或将它们放入LightningDataModule中)。 完成此操作后,就可以在多个GPU,TPU,CPU上甚至在16位精度下进行训练,而无需更改代码! Pytorch-Lightning安装 pip安装 pip install pytorch-lightning conda安装 ...
只需要在定义 trainer 时，把该自定义的回调函数加入其参数 callbacks 即可： ptl.Trainer(callbacks=[MetricTracker()]) 。这里， MetricTracker 为自定义的回调类，具体如下：评论： 由于 MetricTracker 具有与 Trainer 相同的生命周期，因此，在整个测试过程中， MetricTracker 能够维护一个最优的评估...