definit(self): 定义网络架构(model);def forward(self, x):定义推理、预测的前向传播; def training_step(self, batch, batch_idx):定义train loop; def configure_optimizers(self): 定义优化器 因此,lightning module定义的是一个系统而不是单纯的网络架构。 至于在这个系统中,针对不同的任务(如,Autoencoder...
pytorch lightning 有两个最核心的 API:LigtningModule和Trainer。 其中LightningModule 是我们熟悉的 torch.nn.Module 的子类,可以通过 print(isinstance(pl.LightningModule(), torch.nn.Module)) 1. 来验证。这意味着该类同样需要实现 forward 方法,并可直接通过实例调用。 Trainer 则是开始执行模型训练、测试过程...
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pl.LightningModule 也许这时候,你还看不出这个Lightning的神奇之处。不着急,我们接着看。 数...
/home/AzDevOps_azpcontainer/.local/lib/python3.8/site-packages/pytorch_lightning/metrics/__init__.py:43: LightningDeprecationWarning: `pytorch_lightning.metrics.*` module has been renamed to `torchmetrics.*` and split off to its own package (https://github.com/PyTorchLightning/metrics) since v...
上面已经提到,研究代码 在 Lightning 中,是抽象为 LightningModule 类;而这个类与我们平时使用的 torch.nn.Module 是一样的(在原有代码中直接替换 Module 而不改其他代码也是可以的),但不同的是,Lightning 围绕 torch.nn.Module 做了很多功能性的补充,把上面4个关键部分都囊括了进来。
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!
import pytorch_lightning as pl class ToyNetModule(pl.LightningModule): # ... pl_module = T...
Lightning 让带有 logger 的集成变得非常简单,只要在 LightningModule 中调用 log() 方法,系统就会将已记录的数量发送到用户选择的 logger 上。默认使用 Tensorboard,但是你也可以选择其他支持的 logger。 代码语言:javascript 复制 deftraining_step(self,batch,batch_idx):self.log('my_metric',x) ...
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 ...
Lightning 使得 loggers 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你选择的 logger。默认情况下我们使用 Tensorboard,但是你可以选择任何你想用的支持的 logger。 代码语言:javascript 复制 deftraining_step(self,batch,batch_idx):self.log('my_metric',x)...