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。 本框架适用于各种规模的深度学习项目,相比传统的网格搜索和随机搜索方法,能够更高效地确定最优超参数配置。 代码: githu...
for input, target in dataset: optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 构建优化器: 为单个参数进行优化时: 例子: optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) 1. 为多个参...
acc=self._common_step(batch,batch_idx)self.log('lr',get_learning_rate(self.optimizer))self.log('train_step_loss',loss)train_rs={'train_loss':loss,'train_acc':acc}self.training_step_outputs.append(train_rs)returnlossdefpredict_step(self,batch,batch_idx:int,dataloader_idx:int=0):rs=sel...
尽管这是100%可选的,并且闪电可以直接使用DataLoaders,但DataModule可以使您的数据可重用并且易于共享。 2.5 优化器 Optimizer 现在选择如何进行优化。将使用Adam而不是SGD,因为它在大多数DL研究中都是很好的默认设置。 同样,这两者完全相同,只是它被组织到configure optimizers功能中。Lightning非常容易扩展。例如,如果想...
print("set lr = "+str(max_lr)) return ([optimizer],[scheduler]) def validation_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch preds = self(x) loss = nn.CrossEntropyLoss()(preds,y) return {"loss":loss,"preds":preds.detach(),"y":y.detach()} def validation_step_end(self,...
optimizer.zero_grad() for batch in val_dataloader: # validation_step # ... # validation_step # *_step_end # ... # *_step_end 4. 使用Lightning的好处 只需要专注于研究代码 不需要写一大堆的.cuda()和.to(device),Lightning会帮你自动处理。如果要新建一个tensor,可以使用type_as来使得新tensor...
(mnist_test,batch_size=64)#---#OPTIMIZER#---pytorch_model=MNISTClassifier()optimizer=torch.optim.Adam(pytorch_model.parameters(),lr=1e-3)#---#LOSS#---defcross_entropy_loss(logits,labels):returnF.nll_loss(logits,labels)#---#TRAININGLOOP#---num_epochs=1forepochinrange(num_epochs):...
自动调用 optimizer.step(), backward, zero_grad() 自动调用 .eval(), enabling/disabling grads 权重加载 保存日志到tensorboard 支持多-GPU、TPU、AMP PL的训练验证测试过程 训练、验证和测试的过程是一样的,就是对三个函数进行重写。 training_step(self, batch, batch_idx) ...
降低学习率或许更好。通过在configure_optimizer方法中初始化学习率调度程序来使用它。 提高目标网络的同步速率或使用软更新而不是完全更新 在更多步骤的过程中使用更渐进的ε衰减。 通过在训练器中设置max_epochs来增加训练的代数。 除了跟踪tensorboard日志中的总奖励,还跟踪平均总奖励。
9"""10def__init__(self, *args, **kwargs): pass 11def forward(self, *args, **kwargs): pass 12def training_step(self, batch, batch_idx, optimizer_idx, hiddens): pass 13def training_step_end(self, *args, **kwargs): pass# 接受train_step的返回值 14def training_epoch_end(self, ...