x = torch.log_softmax(x, dim=1)return x# extend StandardMNIST and LightningModule at the same time# this is what I like from python, extend two class at the same timeclass ExtendMNIST(StandardMNIST, LightningModule):def __init__(self): super().__init__() def training_step(self, ...
max_grad_norm (float, 可选, 默认为 1.0):指定梯度剪裁的最大梯度范数,可以防止梯度爆炸,一般都是1,如果某一步梯度的L2范数超过了 此参数,那么梯度将被重新缩放,确保它的大小不超过此参数。 num_train_epochs (float, 可选, 默认为 3.0):训练的总epochs数。 max_steps (int, 可选, 默认为 -1):如果...
PyTorch Lightning的Trainer模块可以帮助我们配置训练过程的各种参数,例如学习率、优化器和训练设备等。 importpytorch_lightningaspl# 创建Trainer实例并配置参数trainer=pl.Trainer(gpus=1,# 使用1个GPU进行训练max_epochs=10,# 总共训练10个epochprogress_bar_refresh_rate=20# 每隔20个batch更新一次进度条) 1. 2. ...
Learn 登录 本主题的部分内容可能是由机器翻译。 版本 ML.NET Preview Microsoft.ML.TorchSharp TorchSharpBaseTrainer TorchSharpBaseTrainer.Options TorchSharpBaseTrainer.Options 构造函数 字段 BatchSize FinalLearningRateRatio LabelColumnName MaxEpoch PredictionColumnName ...
LoRA: 'LoRA'>] common_params_limit=TrainLimit( batch_size_limit=(1, 4), max_seq_len_options=[4096, 8192], epoch_limit=(1, 50), learning_rate_limit=(2e-07, 0.0002), log_steps_limit=None, warmup_ratio_limit=None, weight_decay_limit=None, lora_rank_options=None, lora_alpha_...
max_num_checkpoints: int = None, checkpoint_period: int = 1, log_period: int = 50, clip_grad_norm: float = 0.0, enable_amp: bool = False, # 以下是关于lr warmup的参数 by_epoch: bool = True, warmup_t: int = 0, warmup_by_epoch: bool = False, ...
epoch:一个浮点数,仅用于训练期间,指定当前训练所处的 epoch(小数部分代表当前 epoch 完成的百分比)。 global_step:一个整数,仅用于训练期间,指定已经完成的 update steps 数量。 max_steps:一个整数,指定当前训练需要执行的 update steps 数量。 total_flos:一个浮点数,指定从训练开始以来,模型所做的浮点预算的总...
default_hyper_params = dict( exp_name="default_training", exp_save="snapshots", max_epoch=20, ) def __init__(self, optimizer, dataloader, monitors=[]): self._hyper_params = deepcopy( self.default_hyper_params) # mapping-like object self._state = dict() # pipeline state self._model...
# Train for one epoch model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() cleanup() 在上述的代码中...
Num 8 – Max Drop Item Rarity Num 9 – 100% Critical Chance Num 0 – Super Damage/One Hit Kills Num . – Damage Multiplier Num + – Defense Multiplier Ctrl+Num 1 – Edit Money Ctrl+Num 2 – Money Multiplier Ctrl+Num 3 – Infinite Healing Potions ...