读取输入的device,处理各种格式(列表,字符串,……) 获取所有可用的device 释放显存 Precision 以混合精度训练为例,如果使用lightning库,源码在lightning.pytorch.plugins.precision.MixedPrecision类中,但如果使用pytorch_lightning + lightning fabric/utility, 源码在lightning_fabric.plugins.precision.amp.py中。 一般不需...
model = Model().to(device)3、使用分布式训练时，需要确保每个进程都有自己的GPU。可以通过设置distribu...
writer = SummaryWriter() model = ResNet18().to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.params, lr=1e-3)forepochinrange(num_epochs):fori, batchinenumerate(train_data): x, y = batch x = x.to(device) output = model(x) loss = criterion(output, y) writer.add_scalar("train_loss...
lightning_logs/version_10/checkpoints/epoch=8-step=15470.ckpt tensor(0.0376, device='cuda:0') 1. 2. model_clone = Model.load_from_checkpoint(trainer.checkpoint_callback.best_model_path) trainer_clone = pl.Trainer(max_epochs=3,gpus=1) result = trainer_clone.test(model_clone,data_module....
result = torch.cat([model.forward(t[0].to(model.device)) for t in dl]) return(result.data) result = predict(model,dl_valid) 1. 2. 3. 4. 5. 6. result 1. tensor([[9.8850e-01], [2.3642e-03], [1.2128e-04], ...,
test(model, device, test_loader) scheduler.step()ifargs.save_model: torch.save(model.state_dict(),"mnist_cnn.pt") 5.2 Lightning版本训练MNIST 第一部分,也就是归为研究代码,主要是模型的结构、训练等部分。被抽象为LightningModule类。 classLitClassifier(pl.LightningModule):def__init__(self, hidden...
ckpt tensor(0.0376, device='cuda:0') model_clone = Model.load_from_checkpoint(trainer.checkpoint_callback.best_model_path) trainer_clone = pl.Trainer(max_epochs=3,gpus=1) result = trainer_clone.test(model_clone,data_module.test_dataloader()) print(result) --- DATALOADER:0 TEST RESULTS {...
import pytorch_lightning as pl from transformers import ( AutoModelForSequenceClassification, AutoConfig, AutoTokenizer ) class ONNXPredictor: def __init__(self, onnx_client, config): self.device = "cpu" self.client = onnx_client self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrai...
device:可以使用self.device来构建设备无关型tensor。如:z = torch.rand(2, 3, device=self.device)。 hparams:含有所有前面存下来的输入超参。 precision:精确度。常见32和16。 要点 如果准备使用DataParallel,在写training_step的时候需要调用forward函数,z=self(x) ...
device=args.device, max_epoch=args.max_epoch, out_dir=args.out_dir, early_stopping=args.early_stopping, ) 主函数包括模型选择、早停回调的创建,以及对训练器的调用:trainer.fit(model, datamodule=data_module)、验证 trainer.validate(datamodule=data_module)、测试 trainer.test(datamodule=data_module)...