LightningModule): # 将模型定义代码写在__init__中 def __init__(self, encoder, decoder): super().__init__() # 前向传播在里面两个类实例方法中 self.encoder = encoder self.decoder = decoder # 训练代码写在 training_step 钩子 def training_step(self, batch, batch_idx): # training_step ...
安装pytorch_lightning的对应版本 pytorch-lighting,文章目录参考2:https://zhuanlan.zhihu.com/p/319810661参考1:LightningModule将PyTorch代码整理成5个部分:Computations(init).Trainloop(training_step)Validationloop(validation_step)Testloop(test_step)Optimize
Step 1: 定义Lightning模型 class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 3) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(3, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 28*28...
def on_validation_batch_end(self, trainer: Trainer, pl_module: LightningModule, outputs: STEP_OUTPUT | None, batch: Any, batch_idx: int, dataloader_idx: int) -> None: pass ``` * `trainer`中含有所有的已经被aggregate过的、各种通过`pl_module.log/log_dict`记录metrics/loss,可通过`trainer....
0. 简介pytorch lightning通过提供LightningModule和LightningDataModule,使得在用pytorch编写网络模型时,加载数据、分割数据集、训练、验证、测试、计算指标的代码全部都能很好的组织起来,显得主程序调用时,代码简洁可读性大幅度提升。 1. pyto
研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 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 ...
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 ...
这是一个如何将研究代码重构为LightningModule的示例。 其余的代码由Trainer自动执行! 严格测试(Testing Rigour) 每个新的PR都会自动测试Trainer的所有代码。 实际上,我们还使用vanilla PyTorch循环训练了一些模型,并与使用Trainer训练的同一模型进行比较,以确保我们获得完全相同的结果。在此处检查奇偶校验测试。
PyTorch Lightning入门教程 #2 - Lightning Mod copilt 真好用,自动补全代码 === class NN(pl.LightningModule): 重新继承 pl.LightningModule,和 后面的Trainer集成。 所有功能函数写在类里面了,这些应该 是重载 pl.LightningModule 中的 函数。可以点进去 进一步查看!
PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架,旨在简化深度学习模型的开发和训练过程。它通过提供高层次的抽象和自动化处理,使得研究人员可以更专注于模型设计和实验,而无需过多关注底层的实现细节。 PyTorch Lightning的基础概念 核心组件: LightningModule:用户需要定义自己的LightningModule类来实现模型的训练、...