fit(model,data_mnist) result = trainer.test(model,data_mnist,ckpt_path='best') if __name__ == "__main__": parser = ArgumentParser() parser = MNISTDataModule.add_dataset_args(parser) parser = Model.add_model_args(parser) parser = pl.Trainer.add_argparse_args(parser) hparams = ...
# 实现数据集的定义,每张GPU都会执行该函数, stage 用于标记是用于什么阶段 if stage == 'fit' or stage is None: self.train_dataset = CustomImageDataset("train",self.train_file_path, self.train_file_num, transform=None) self.val_dataset = CustomImageDataset("validation",self.val_file_path, s...
在PyTorch Lightning中,我们使用fit方法来执行训练循环,并设置训练的Epoch。下面是一个例子: trainer.fit(model,datamodule) 1. 在上面的代码中,我们使用fit方法来执行训练循环,并传入模型和数据加载器。 步骤4:执行训练循环 最后,我们只需要执行训练循环。在PyTorch Lightning中,执行训练循环非常简单,只需要一行代码: ...
返回dataloader。 各个dataloader 也可以在运行 fit/validation/test 时传入,如: train_loader = DataLoader(MNIST(os.getcwd(), train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()), batch_size=32) model = MNISTModel() # 不需要实现get_dataloader方法 trainer.fit(model, train_loader) 1. 2. 3...
2.3 Fit with Lightning Trainer 对应的中文不知道怎么翻译贴切。意思就是把Trainer所需要的参数喂给它。 这里的trainer.fit接收两个参数,包括model 和 dataloader. 然后它自己就开始训练~~~ trainer是自动化的,包括: Epoch and batch iteration 自动调用...
File "trainer\trainer.py", line 1314, in _run_train self.fit_loop.run()...File "loops\fit_loop.py", line 234, in advance self.epoch_loop.run(data_fetcher)File "loops\base.py", line 139, in run self.on_run_start(*args, **kwargs)File "loops\epoch\training_epoch_loop.py"...
ckpt_path = ckpt_path if os.path.exists(ckpt_path) else None trainer.fit( model_module,...
最后一步是调用我们的模型上的trainer.fit(),并观看它的训练。 结果 大约1200代后,您将看到智能体的总奖励达到最大得分200。为了看到正在绘制的奖励指标,调用 tensorboard --logdir lightning_logs 在左边的图中你可以看到每一步的奖励。由于环境的性质,这将始终是1,因为智能体每一步都会得到+1的奖励,极点从没...
trainer.fit(model) # 开始训练 trainer.test() # 训练完之后测试 结语 以上就是我对于 PyTorch Lightning 的入门总结,自己在这里也走了很多坑,也把官方文档过了一遍,但我的目的不是仿照官方文档翻译一遍,而是希望有自己的实践体会和相对于官方文档的规范更直观。
trainer.fit(autoencoder, train_loader) trainer是自动化的,包括: Epoch and batch iteration 自动调用 optimizer.step(), backward, zero_grad() 自动调用 .eval(), enabling/disabling grads 权重加载 保存日志到tensorboard 支持多-GPU、TPU、AMP PL的训练验证测试过程 ...