def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.02) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 可以看出: 训练数据是通过参数传递给training_step的,不在model内。 configur_optimizers 返回为模型设定的优化器。 训练方法: train...
configure_optimizers()用来定义优化器和定义学习率的衰减规则。 def training_step_end(self,batch_parts): ''' 当gpus=0 or 1时,这里的batch_parts即为traing_step的返回值(已验证) 当gpus>1时,这里的batch_parts为list,list中每个为training_step返回值,list[i]为i号gpu的返回值(这里未验证) ''' gpu...
使用configure_optimizers 来定义优化器。 class MnistModel(pl.LightningModule): # ... def configure_optimizers(self): optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3) return optimizer 如果使用多个优化器和调度器,可以返回一个优化器和调度器的列表。 def configure_optimizers(self): optimizer...
importpytorch_lightningasLclassLightningModel(L.LightningModule):def__init__(self):super().__init__() self.model = ResNet18()defforward(self, x):returnmodel(x)defconfigure_optimizers(self): optimizer = torch.optim.Adam(self.model.parameters, lr=1e-3)returnoptimizerdeftraining_step(self, tr...
def configure_optimizers(self): optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3) return optimizer 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26.
defconfigure_optimizers(self):optimizer=torch.optim.Adam(self.parameters(),lr=1e-3)return{"optimizer":optimizer}defvalidation_step(self,batch,batch_idx):loss=self.training_step(batch,batch_idx)return{"val_loss":loss}deftest_step(self,batch,batch_idx):loss=self.training_step(batch,batch_idx)...
defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(),lr=self.hparams.learning_rate)defvalidation_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch preds=self(x)loss=nn.CrossEntropyLoss()(preds,y)return{"loss":loss,"preds":preds.detach(),"y":y.detach()}defvalidation_step_end(self,ou...
definit(self): 定义网络架构(model);def forward(self, x):定义推理、预测的前向传播; def training_step(self, batch, batch_idx): 定义train loop; def configure_optimizers(self): 定义优化器 因此,定义的是一个系统而不是单纯的模型。 至...
优化器代码写在configure_optimizers钩子中 训练代码写在training_step钩子中，可使用self.log随时记录变量...
class MInterface(pl.LightningModule): 用作模型的接口,在__init__()函数中import你准备好的xxxmodel2.py,xxxmodel1.py这些模型。重写training_step方法,validation_step方法,configure_optimizers方法。 当大家在更改模型的时候只需要在对应的模块上进行更改即可,最后train.py主要功能就是读取参数,和调用dataModule和...