PyTorch Lightning只需定义LightningModule,训练逻辑由Trainer处理。 模块化和可复用性:PyTorch Lightning 将训练、验证、测试等逻辑封装为模块化的方法(如training_step、validation_step),使得代码更易于复用和扩展:可以轻松切换不同的数据集、优化器、损失函数等;且支持快速实验和模型迭代。 内置最佳实践:PyTorch Lightning...
仔细查看后文 checkpoint_callback=ModelCheckpoint(monitor='val_loss')# 定义模型 model=MyModel()# 定义logger logger=TensorBoardLogger('log_dir',name='test_PL')# 定义数据集为训练校验阶段 dm.setup('fit')# 定义trainer trainer=pl.Trainer(gpus=gpu,logger=logger,callbacks=[checkpoint_callback]);# ...
checkpoint_callback=ModelCheckpoint(monitor='val_loss',# 监测指标mode='min',# 向上更新还是向下更新dirpath='emissions',# 保存路径filename='emissions-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}',# 保存文件名save_top_k=1# 保存指标最佳的模型个数) 这里面都是平常能用到且自己定义的参数了,具体API可以查看官方...
save_top_k=1,mode='min')early_stopping=pl.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss',patience=3,mode='min')# gpus=0则使用cpu训练,gpus=1则使用1个gpu训练,gpus=2则使用2个gpu训练,gpus=-1则使用所有gpu训练, # gpus=[0,1]则指定使用0号和1号gpu训练, gpus="0,1,2,3"则使用0,1,2,3号...
"callbacks": [ModelCheckpoint(monitor="val_loss")] } 总结 TorchOptimizer通过集成贝叶斯优化和并行计算技术,为PyTorch Lightning模型提供了高效的超参数优化解决方案。其与PyTorch Lightning生态系统的深度集成和灵活的配置体系,使其成为深度学习工程中的实用工具。
( monitor='val_loss', save_top_k=1, mode='min' ) early_stopping = pl.callbacks.EarlyStopping(monitor = 'val_loss', patience=3, mode = 'min') trainer = pl.Trainer.from_argparse_args( hparams, max_epochs=10, callbacks = [ckpt_callback,early_stopping] ) if hparams.auto_scale_batch...
from pytorch_lightning.loggers import TensorBoardLogger from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint # 配置日志记录器和回调 logger = TensorBoardLogger('logs/') checkpoint_callback = ModelCheckpoint(monitor='val_loss', mode='min') # 开始训练 trainer.fit(model, datamodule, logger=logger, ...
early_stopping_callback = EarlyStopping(monitor="val_loss", patience=3, verbose=True, mode="min") 训练过程设定了最大周期数,并在可能的情况下利用 GPU 进行加速: trainer = pl.Trainer( default_root_dir="logs", gpus=(1 if torch.cuda.is_available() else 0), ...
monitor='val_loss', save_top_k=1, mode='min' ) # gpus=0 则使用cpu训练,gpus=1则使用1个gpu训练,gpus=2则使用2个gpu训练,gpus=-1则使用所有gpu训练, # gpus=[0,1]则指定使用0号和1号gpu训练, gpus="0,1,2,3"则使用0,1,2,3号gpu训练 ...
"monitor": "val_loss" } } deftraining_step(self, batch, batch_idx): loss=self._compute_loss(batch) self.log("train_loss", loss, prog_bar=True) returnloss # Ignite适合需要深度定制的大规模项目 classCustomTrainer: def__init__(self, model, optimizer, scheduler): ...