使用pytorch-lightning将模型权重保存到mlflow跟踪服务器的步骤如下:
pip install pytorch-lightning mlflow
import torch
from pytorch_lightning import Trainer
from pytorch_lightning.loggers import MLFlowLogger
class MyModel(pl.LightningModule):
def __init__(self):
super().__init__()
# 模型定义
def training_step(self, batch, batch_idx):
# 训练逻辑
def configure_optimizers(self):
# 优化器定义
model = MyModel()
trainer = Trainer(logger=MLFlowLogger())
trainer.fit(model)
mlflow.set_tracking_uri('http://your_mlflow_server')
mlflow.set_experiment('your_experiment_name')
class SaveModelCallback(pl.Callback):
def on_epoch_end(self, trainer, pl_module):
mlflow.pytorch.log_model(pl_module, "model")
trainer = Trainer(callbacks=[SaveModelCallback()], logger=MLFlowLogger())
trainer.fit(model)
在上述代码中,我们创建了一个自定义的回调函数SaveModelCallback
,在每个epoch结束时,将模型权重保存到mlflow跟踪服务器。mlflow.pytorch.log_model
函数用于保存模型,第一个参数是模型实例,第二个参数是保存模型的名称。
需要注意的是,为了成功保存模型权重到mlflow跟踪服务器,确保mlflow服务器已经正确配置并运行,并且在训练代码中设置了正确的mlflow服务器地址和实验名称。
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