因为 configure_optimizers 必须返回一个 torch.optim.Optimizer,而 megatron-core 提供的 MegatronOptimizer 是Megatron-LM 自行抽象的一个类,二者差别较大,因此选择先获取 MegatronOptimizer 再转换成实现了 torch.optim.Optimizer 的 McoreDistributedOptimizer。 optimizer_step 进入训练流程之后 pytorch-lightning 会自动执...
opt = self.optimizers(use_pl_optimizer=True) # self.optimizers 根据用户configure optimization的 # 定义返回优化器,后面会详细介绍,注意 use_pl_optimizer=True 才会使用得到torch lightning自带的比如梯度裁剪 # 梯度累积的方便的功能,建议加上 opt.zero_grad() # 和torch的写法一样 self.manual_backward(loss...
loss=F.cross_entropy(self(x),y)self.log('train_loss',loss)returnlossdefconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(),lr=0.001)defmain():train_dataset=datasets.MNIST('',train=True,download=True,transform=transforms.ToTensor())train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=...
y_hat=self(x)loss=nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(y_hat,y)returnlossdefconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.SGD(self.parameters(),lr=0.001)# 创建数据加载器train_dataset=MyDataset()train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=16)# 初始化模型和训练model=MyModel()trainer...
def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=0.01) def train_dataloader(self): return trainloader 最后训练模型: learn = Learner(t_span, model) trainer = pl.Trainer(max_epochs=200) trainer.fit(learn)实验结果可视化深度域轨迹分析 ...
在使用PyTorch Lightning时,模型必须是一个LightningModule或torch._dynamo.OptimizedModule实例。 这个错误通常发生在尝试将非LightningModule或torch._dynamo.OptimizedModule类型的模型传递给PyTorch Lightning的Trainer进行训练时。以下是一些可能的解决步骤: 确保模型继承自LightningModule: 确保你的模型类继承自pytorch_lightni...
y_hat = y_hat[-1]# 选择轨迹的最后一个点loss = nn.CrossEntropyLoss()(y_hat, y)return{'loss': loss}defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=0.01)deftrain_dataloader(self):returntrainloader
(self,batch,batch_idx):x,y=batchloss,acc=self.common_step(x,y,"test")return{"test_loss":loss,"test_acc":acc}defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.model.parameters(),lr=0.001)defmain():datamodule=CIFAR10DataModule()model=LitModel()trainer=L.Trainer(max_epochs=3,...
parametrize("n_optimizers", (1, 3, 5)) @@ -526,7 +524,6 @@ def configure_optimizers_multiple(self): assert state_dict["epoch_progress"]["current"]["started"] == stop_epoch @RunIf(min_torch="1.7.0") @mock.patch.dict(os.environ, {"PL_FAULT_TOLERANT_TRAINING": "1"}) @pytest...
def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=0.01) def train_dataloader(self): return trainloader最后训练模型:learn = Learner(t_span, model) trainer = pl.Trainer(max_epochs=200) trainer.fit(learn)实验结果可视化深度域轨迹分析训练完成后,我们可以观察数据...