fromignite.handlersimportEarlyStopping,ModelCheckpoint # 配置检查点处理器 checkpoint_handler=ModelCheckpoint(dirname="models",require_empty=False,n_saved=2) @trainer.on(Events.EPOCH_COMPLETED) defsave_checkpoint(engine): checkpoint_handler(engine, {"model":model}) # 配置早期停止 early_stopper=EarlySto...
trainer.save_checkpoint("model.ckpt") 三、使用技巧 包括Callbacks、Tensorboard Logging、PyTorchProfiler 以及 Multi GPU Training: trainer = Trainer( profiler=profiler, logger=logger, accelerator=config.ACCELERATOR, devices=1, max_epochs=config.NUM_EPOCHS, precision=config.PRECISION, callbacks=[MyPrintingCal...
pl 和 pytorch 本质相同,只不过pytorch需要自己造轮子,如model、dataloader、loss、train、test、checkpoint和save mode等,而pl 把这些模块都结构化和自动化了。 1.1 pl的优势 通过抽象出样板工程代码,可以更容易地识别和理解ML代码; pl代码结构统一,便于项目构建; pl自动化代码基于ML最佳实践构建; 每个网络同时包含了...
Trainer. __init__(logger=True, checkpoint_callback=True, callbacks=None, default_root_dir=None, gradient_clip_val=0, process_position=0, num_nodes=1, num_processes=1, gpus=None, auto_select_gpus=False, tpu_cores=None, log_gpu_memory=None, progress_...
另外,也可以手动存储checkpoint:trainer.save_checkpoint("example.ckpt") 模型加载 加载一个模型,包括它的模型权重和超参数: model = MyLightingModule.load_from_checkpoint(PATH) print(model.learning_rate) # 打印出超参数 model.eval() y_hat = model(x) ...
(net,learning_rate=hparams.learning_rate) ckpt_callback = pl.callbacks.ModelCheckpoint( 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_...
checkpoint_callback = ModelCheckpoint( dirpath="checkpoints", monitor="val_loss", filename="cifar10-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}-{val_acc:.2f}", save_top_k=3, mode="min", ) Powered By The ModelCheckpoint class is a powerful callback to periodically save the model while monitoring...
非常感谢封神榜之前在#111和#123提供的帮助,我们现在已经成功完成一个对Wenzhong2.0-GPT2-3.5B-chinese模型的领域微调,但是模型保存的结果似乎并不是预想中的一个文件,而是checkpoint。 我们对finetune代码做了一些调整,增加了一个model.model.save_pretrained("./models/finetune/gpt"),期望是将模型保存为一个pytor...
要配置ModelCheckpoint以实现自定义的模型保存策略,可以通过调整其参数来实现。例如: 如果你想每训练一定步数保存一次模型,可以设置every_n_train_steps参数。 如果你只想保存验证损失最低的模型,可以设置save_top_k=1和monitor='val_loss'。 如果你想在训练结束时保存最后一个epoch的模型,可以设置save_last=True。
from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint from pytorch_lightning import LightningModule, Trainer from pytorch_lightning.loggers import TestTubeLogger定义LightningModuleLightningModule将你的PyTorch代码组织成6个部分:初始化(__init__和setup())。训练(training_step())...