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...
# 实例化trainer之后可以调用trainer.predict()来预测 def predict_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch x = x.reshape(x.size(0), -1) scores = self.forward(x) preds = torch.argmax(scores, dim=1) return # 优化器 def configure_optimizers(self): return optim.Adam(self.parameters(...
predict_nn(pred) loss += self.loss(last_hidden, y[step]) # 小示例 loss = loss / max_seq_len return {'loss': loss} 或像CNN图像分类一样 # 在这里定义验证代码 def validation_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch # 或者像CNN分类一样 out = self(x) loss = my_loss(out,...
"""Called by Trainer `predict()` method. Use the same data as the test_dataloader.""" return DataLoader(self.mnist_test, batch_size=self.batch_size, num_workers=3) DataModule 的 train_dataloader() 检索训练 DataLoader。 pl.LightningModule training_step() 在从训练 DataLoader 获得的小批量上...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。
def shared_step(self,batch): x, y = batch prediction = self(x) loss = nn.BCELoss()(prediction,y) preds = torch.where(prediction>0.5,torch.ones_like(prediction),torch.zeros_like(prediction)) acc = pl.metrics.functional.accuracy(preds, y) ...
这里max_steps/min_steps中的step就是指的是优化器的step(),优化器每step()一次就会更新一次网络权重 梯度累加(Gradient Accumulation):受限于显存大小,一些训练任务只能使用较小的batch_size,但一般batch-size越大(一定范围内)模型收敛越稳定效果相对越好;梯度累加可以先累加多个batch的梯度再进行一次参数更新,相当于...
After creating data loaders, the first step is defining the model architecture using the nn.Module class: class CIFAR10CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CIFAR10CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, pa...
另外,training_step()和validation_step()函数分别负责处理训练和验证的逻辑,并记录诸如损失和准确率等关键指标。 3. Training Loop train.py 脚本利用 PyTorch Lightning 的 Trainer 类来控制训练过程。它还包含了模型检查点和提前停止的回调机制,以防止模型过拟合。
After creating data loaders, the first step is defining the model architecture using the nn.Module class: class CIFAR10CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CIFAR10CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, pa...