研究代码(位于LightningModule中)。 工程代码(您删除并由trainer进行处理)。 不必要的研究代码(日志等,这些可以放在回调中)。 这是一个如何将研究代码重构为LightningModule的示例(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/lightning-module.html)。 pt_to_pl其余的代码由Trainer自动执行! 严格测试(Testing...
因为这样的特性,LightningModule允许我们最大程度的专注在科学解决问题的部分,只需要在接口中填入有效的代码即可。 3.3 Trainer 运用 因为Data Set的设计过程Pytorch和PL是一致的,因此此处将不再赘述,直接进入trainer的阐述。 在完成LightningModule、Data Set的设计后,我们还剩最重要的一步,将数据与模型相结合。由于PL在...
安装好pytorch_lightning使用时候出现报错module 'pytorch_lightning.utilities.seed' has no attribute 'seed_everything',解决办法: from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer…
classMyDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self):super().__init__()...blablabla...defsetup(self,stage):# 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ifstage=='fit'or stage is None:self.train_dataset=DCKDataset(self.train_file_path,self.train_file_num...
如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,让我们尝试另一种方法来编写代码。假设你必须编写一个库,或者...
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
这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或者用于预训练 2.2 数据 data 在本教程中,使用MNIST。 让我们生成MNIST的三个部分,即训练,验证和测试部分。 同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器Dataloader中,该数据加载器处理数据集的加载,shuffling,batching。
我们就以构建一个简单的MNIST分类器为例,从模型、数据、损失函数、优化这四个关键部分入手。 模型 首先是构建模型,本次设计一个3层全连接神经网络,以28×28的图像作为输入,将其转换为数字0-9的10类的概率分布。 两者的代码完全相同。意味着,若是要将PyTorch模型转换为PyTorch Lightning,我们只需将nn.Module替换为...
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 ...
Research code (the LightningModule). Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). Non-essential research code (logging, etc... this goes in Callbacks). Data (use PyTorch Dataloaders or organize them into a LightningDataModule). ...