4)训练代码写在 training_step 钩子中,可使用 self.log 随时记录变量的值,会保存在 tensorboard 中5)验证代码写在 validation_step 钩子中6)移除硬件调用.cuda() 等,PyTorch Lightning 会自动将模型、张量的设备放置在合适的设备;移除.train() 等代码,这也会自动切换7)根据需要,重写其他钩子函数,例如 validation...
self.log('train_loss', loss, on_step=True, on_epoch=True, prog_bar=True, logger=True) return loss 如果在x_step函数中使用了.log()函数,那么这个量将会被逐步记录下来。每一个log出去的变量都会被记录下来,每一个step会集中生成一个字典dict,而每个epoch都会把这些字典收集起来,形成一个字典的list。
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LightningModule 中提供了一些常用工具供用户直接使用: log Tensorboard 损失/指标日志保存和查看,不要自己定义,直接用即可。用法非常简单,将要记录的值传入: self.log('train loss', loss) 1. 当然一个功能完整的日志保存接口肯定提供了很多参数来控制,比如是按照 epoch 记录还是按照 step 记录、多卡训练时如何同步...
通过log 方法记录下数量以及 val_loss 等键(key); 初始化 ModelCheckpoint 回调函数,将 monitor 设置为数量的 key; 将回调函数 checkpoint_callback 返回训练器 flag。 具体代码过程如下: frompytorch_lightning.callbacksimportModelCheckpoint classLitAutoEncoder(pl.LightningModule):defvalidation_step(self, batch, ...
Lightning 使得与记录器的集成变得非常简单:只需在 LightningModule 的任何地方调用 log 方法,它就会将记录的数量发送到您选择的logger。默认情况下我们使用 Tensorboard,但是您可以选择任何您希望支持的logger。 根据调用 log 的情况不同 ,Lightning 会自动确定何时应该进行日志记录(在每个step或每个epoch上) ,但是当然也...
表示同时log多个值。如:python values = {'loss': loss, 'acc': acc, ..., 'metric_n': metric_n} self.log_dict(values) save_hyperparameters:储存init中输入的所有超参。后续访问可以由self.hparams.argX方式进行。同时,超参表也会被存到文件中。 函数内建变量:...
这部分代码有利于实验的进行,但是和实验没有直接关系,甚至可以不使用。比如说检查梯度、给tensorboard输出log。 在Linghtning中,这部分抽象为 Callbacks 类。 2. 典型的AI研究项目 在大多数研究项目中,研究代码通常可以归纳到以下关键部分: 模型 训练/验证/测试 数据 ...
Lightning极为可扩展。例如,如果想使用多个优化器(即GAN),则可以在此处返回两者。 还会注意到,在Lightning中,传入了self.parameters() 而不是模型,因为LightningModule是模型。 损失 对于n向分类,要计算交叉熵损失。交叉熵与将使用的NegativeLogLikelihood(log_softmax)相同。
val data 不应该用shufflex,y=batch#y_hat=self(x)val_loss=self.loss_func(y_hat,y)ifbatch_idx==0:n=x.size(0)self.log_func()return{'val_loss':val_loss}### 这里定义了dataloader fit里就不用通过参数传入了###deftrain_dataloader(self):loader=torch.utils.data.DataLoader()returnloaderdef...