transformsclassSimpleModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(28*28,128),nn.ReLU(),nn.Linear(128,10))self.loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()defforward(self,x):returnself...
loss.backward()会将求导结果累加在grad上。这也是为什么我们在训练每个batch的最开始,需要对梯度清零的原因。 torch.autograd.grad不会将求导结果累加在grad上。 loss.backward()后,非叶子节点的导数计算完成之后就会被清空。不过,可以在非叶子节点之后,加上 “非叶子节点.retain_grad()” 来解决这个问题。 torch.a...
optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 对于MNIST,我们执行以下操作 for epoch in epochs: for batch in data: # ---训练步骤开始--- x, y = batch logits = model(x) loss = F.nll_loss(logits, y) # ---训练步骤结束--- optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.ste...
如观测一个val_loss的量,并储存top 3好的模型,且同时储存最后一个epoch的模型,等等。例: from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint # saves a file like: my/path/sample-mnist-epoch=02-val_loss=0.32.ckpt checkpoint_callback = ModelCheckpoint( monitor='val_loss', filename='sample-mnist...
可以不必编写自定义循环,只要指定loss计算方法即可。 可以通过callbacks非常方便地添加CheckPoint参数保存、early_stopping 等功能。 可以非常方便地在单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常用评估指标。
logits=self.forward(data)loss=F.nll_loss(logits,target)return{'loss':loss}defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(),lr=1e-3)# train your model model=CustomMNIST()trainer=Trainer(max_epochs=5,gpus=1) 如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step...
pytorch 和 pl 本质上代码是完全相同的。只不过pytorch需要自己造轮子(如model, dataloader, loss, train,test,checkpoint, save model等等都需要自己写),而pl 把这些模块都结构化了(类似keras)。 从下面的图片来看两者的区别 从上面我们可以发现 pl ...
validation_step(self, batch, batch_idx)/test_step(self, batch, batch_idx):没有返回值限制,不一定非要输出一个val_loss。 validation_epoch_end/test_epoch_end 工具函数有: freeze:冻结所有权重以供预测时候使用。仅当已经训练完成且后面只测试时使用。
在模型训练期间，验证步骤用于检查关键指标，当验证集的loss达到最小值时停止训练。验证循环 Lightning执行验证循环，包括检查指标、生成样本和日志添加操作。验证循环前会进行两批验证作为单元测试。测试 测试循环用于评估模型在未见数据集上的性能。确保测试集不会被误用，调用.test()即可运行。预测 Lightning...
I'm logging the same loss value under "train_loss" that is being returned so I expected to see the "loss" and "train_loss_step" values to be the same in the progress bar but they aren't. The values don't seem to be time-shifted. Which value should I interpret as the loss of ...