pytorch-lighting使用

参考文档：LightningModule — PyTorch Lightning 1.7.5 documentation (pytorch-lightning.readthedocs.io)

 

  pytorch_lightning中的训练器Trainer：

import pytorch_lightning as pl
class model(pl.LightningModule):
    pass
model1=model(参数2)
trainer = pl.Trainer(参数1)
trainer.fit(model1)

1.参数1详解：

参数名称	意义	默认值
max-epochs	最多训练轮数
callbacks	添加回调函数或回调函数列表
gpus	使用的gpu数量
accumulate_grad_batches	每k次batches累计一次梯度
logger	设置日志记录器(支持多个)
resume_from_checkpoint
gradient_clip_val
check_val_every_n_epoch	每n个train epoch执行一次验证
num_sanity_val_steps	开始训练前加载n个验证数据进行测试， k=-1时加载所有验证数据
log_every_n_steps	更新n次网络权重后记录一次日志
flush_logs_every_n_steps
limit_train_batches	使用训练数据的百分比.支持0到1的浮点数和整数，比如0.1代表每个epoch只跑十分之一的数据	支持0到1的浮点数和整数
limit_val_batches	使用验证数据的百分比，10代表每个epoch只跑10个batches	支持0到1的浮点数和整数
limit_test_batches	使用测试数据的百分比.	支持0到1的浮点数和整数

2.lightningmodule方法详解：

也就是定义model类是会定义哪些函数

3.trainer.fit参数详解

Trainer.fit(model, train_dataloaders=None, 
    val_dataloaders=None, datamodule=None, 
    ckpt_path=None)

其中model为实例化的pl.LightningModule