PY lighting 1. scheduler 的配置 1. 1 scheduler 调度周期及其相关配置 . Default Behavior in PyTorch Lightning1. PyTorch Lightning 中的默认行为Scheduler Configuration: When you return a scheduler in th…
if self.args.scheduler_name == "lr_schedule": scheduler = get_linear_schedule_with_warmup( optimizer=optimizer, num_warmup_steps=self.args.warmup_step, num_training_steps=self.args.total_steps) if optimizer and scheduler: return [optimizer], [{"scheduler": scheduler, "interval": "step"}...
y_hat=self(x)loss=nn.functional.cross_entropy(y_hat,y)returnlossdefconfigure_optimizers(self):# 配置优化器和学习率调度器optimizer=torch.optim.Adam(self.parameters(),lr=self.learning_rate)scheduler=torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size=1,gamma=0.1)return[optimizer],[scheduler] 1....
"scheduler": scheduler, "monitor": "val_loss" } } def training_step(self, batch, batch_idx): loss = self._compute_loss(batch) self.log("train_loss", loss, prog_bar=True) return loss # Ignite适合需要深度定制的大规模项目 class CustomTrainer: def __init__(self, model, optimizer, sch...
lightning 会自动执行scheduler.step()。 trainer.init_module()节省初始化资源# 利用trainer.init_module(),可以避免额外的精度转换,且能直接将模型加载到 GPU(而不是从 CPU 转移)。 trainer = Trainer(accelerator="cuda", precision="16-true")withtrainer.init_module():# models created here will be on ...
# print(k) # 查看四个键,分别是 model,optimizer,scheduler,iteration 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 1.2 模型的四个键值分别详解 (1)net["model"] 详解 # print(net["model"]) # 返回的是一个OrderedDict 对象 for key,value in net["model"].items(): ...
deftraining_step_end(self,outputs):train_acc=self.train_acc(outputs['preds'],outputs['y']).item()self.log("train_acc",train_acc,prog_bar=True)return{"loss":outputs["loss"].mean()}#定义optimizer,以及可选的lr_scheduler defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(...
4. 学习率调度(Learning Rate Schedulers) 学习率调度是训练深度学习模型的重要策略之一,PyTorch Lightning 支持多种学习率调度策略,如Cosine Annealing、Step LR等,可以帮助模型更快地收敛。 5. 数据模块(Data Modules) 数据模块允许你将数据处理逻辑封装在一个独立的类中,这使得数据加载、预处理和数据增强等操作更加...
学习率调度器:通过configure_optimizers返回lr_scheduler可以添加学习率调度器。 结论 PyTorch Lightning 通过其简洁的 API 和强大的功能极大地简化了深度学习的研究与开发流程。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都可以从中受益,更专注于算法创新和实验设计。通过使用 PyTorch Lightning,你可以更快地迭代你的模型,节省大...
但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求,我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间,Debug也是这些代码花的时间最多,而且渐渐产生了一个矛盾之处:如果想要更多更好的功能,如TensorBoard支持,Early Stop,LR Scheduler,分布式训练,快速测试等,代码就无可避免地变...