先看Trainer类的定义: class Trainer: @_defaults_from_env_vars def __init__(self, *, accelerator, strategy, precision, callbacks, ...) *用于指示其后的参数只能通过关键字参数(keyword arguments)传递, 即必须以accelerator=xxx, strategy=xxx的形式 @_defaults_from_env_vars 是一个装饰器,自动从环境...
Research code (the 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). ...
# hook call in training epoch loop: call._call_callback_hooks(trainer, "on_train_batch_start", batch, batch_idx) response = call._call_lightning_module_hook(trainer, "on_train_batch_start", batch, batch_idx) call._call_strategy_hook(trainer, "on_train_batch_start", batch, batch_idx...
model=CustomMNIST()trainer=Trainer(max_epochs=5,gpus=1) 如果你在上面的gist代码中看到第27和33行,你会看到training_step和configure_optimators方法,它覆盖了在第2行中扩展的类LightningModule中的方法。这使得pytorch中标准的nn.Module不同于LightningModule,它有一些方法使它与第39行中的Trainer类兼容。 现在,...
from pytorch_lightning import Trainer 设置max_epoch 作者:Erfandi Maula Yusnu, Lalu 编译:ronghuaiyang 导读 对使用PyTorch Lightning的训练代码和原始的PyTorch代码进行了对比,展示了其简单,干净,灵活的优点,相信你会喜欢的。 PyTorch Lightning是为ML研究人员设计的轻型PyTorch封装。它帮助你扩展模型并编写更少的样板...
pytorch_lightning Trainer修改loss pytorch自定义loss PyTorch进阶进阶训练技巧 1.自定义损失函数 以函数方式定义 可以通过直接以函数定义的方式定义一个自己的函数 def my_loss(output, target): loss = torch.mean((output - target)**2) return loss
严格测试(Testing Rigour) 每个新的PR都会自动测试Trainer的所有代码。实际上,我们还使用vanilla PyTorch循环训练了一些模型,并与使用Trainer训练的同一模型进行比较,以确保我们获得完全相同的结果。在此处检查奇偶校验测试。总体而言,Lightning保证了自动化零件经过严格测试,改正,是现代的最佳实践。 它有多灵活? 如您所见...
File "trainer\trainer.py", line 1314, in _run_train self.fit_loop.run()...File "loops\fit_loop.py", line 234, in advance self.epoch_loop.run(data_fetcher)File "loops\base.py", line 139, in run self.on_run_start(*args, **kwargs)File "loops\epoch\training_epoch_loop.py"...
Hugging Face的Trainer提供有限的可定制接口，而PyTorch Lightning则提供了更多的回调函数来实现定制，但其源码复杂度较高。有时你可能不需要这么多功能，如选择Fairscale或Deepspeed中的一种，这能简化逻辑并提高修改效率。然而，这些库仍处于快速迭代阶段，高封装程度可能导致底层库更新后，上层封装未及时跟进...
trainer是自动化的,包括: Epoch and batch iteration 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。