# 示例运行命令如下python tools/run.py fit --config configs/cityscapes_darkzurich/refign_daformer.yaml --trainer.gpus[0]--trainer.precision16 模型的入口,即run.py其实是实例化了一个参数解析器,Lightning自己改进python原始的argparse,即LightningCLI,这个参数解析器既可以从命令行,也可以使用yaml获取模型、数...
auto_lr_find=False, replace_sampler_ddp=True, detect_anomaly=False, auto_scale_batch_size=False, prepare_data_per_node=None, plugins=None, amp_backend='native', amp_level=None, move_metrics_to_cpu=False, multiple_trainloader_mode='max_size_cycle', stochastic_weight_avg=False, terminate_on...
classMyDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self):super().__init__()...blablabla...defsetup(self,stage):# 实现数据集的定义,每张GPU都会执行该函数,stage 用于标记是用于什么阶段ifstage=='fit'or stage is None:self.train_dataset=DCKDataset(self.train_file_path,self.train_file_num...
self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)# 创建数据加载器train_dataset=...train_dataloader=DataLoader(train_dataset,batch_size=32,shuffle=True)
viz.line([loss.item()], [global_step], win='train_loss', update='append') 1. 2. 注意这里用win参数来选择是哪条曲线,用update='append'的方式添加曲线的增长点,前面是Y坐标,后面是X坐标。 在每次测试结束后,并在另外两个窗口(用win参数设置)中展示图像(.images)和真实值(文本用.text): ...
model=ExtendMNIST()trainer=Trainer(max_epochs=5,gpus=1)trainer.fit(model,mnist_train_loader) 如果你看到ExtendMNIST类中的代码,你会看到它只是覆盖了LightningModule类。使用这种编写代码的方法,你可以扩展以前编写的任何其他模型,而无需更改它,并且仍然可以使用pytorch lightning库。
train_dataloader():很简单,只需要返回一个DataLoader类即可。 val_dataloader():与train_dataloader一样,用于初始化DataLoader对象,并返回 有些时候也会定义collate_fn函数,在DataLoader创建时传入collate_fn参数,用于对Dataset进处理(但实际上一般是在Dataset类中定义,根据Dataset的属性类个性化配置)。
(self.ds_train,batch_size=self.batch_size,shuffle=True,num_workers=self.num_workers,pin_memory=True)defval_dataloader(self):returnDataLoader(self.ds_val,batch_size=self.batch_size,shuffle=False,num_workers=self.num_workers,pin_memory=True)deftest_dataloader(self):returnDataLoader(self.ds_test,...
Train Loop(training_step) 每个step中执行的代码 Validation Loop(validation_step) 在一个epoch训练完以后执行Valid Test Loop(test_step) 在整个训练完成以后执行Test Optimizer(configure_optimizers) 配置优化器等 展示一个最简代码: >>>importpytorch_lightningaspl>>>classLitModel(pl.LightningModule): ...
Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). Non-essential research code (logging, etc... this goes in Callbacks). Data (use PyTorch Dataloaders or organize them into a LightningDataModule). Once you do this, you can train on multiple-GPUs, CPUs and even in 16-bit pr...