我在使用PyTorch Lightning的DataModules方法的prepare_data()方法中使用NumPy创建了自己的数据集。现在,我想将数据传递给setup()方法,以分为训练和验证两部分。 import numpy as np
import pytorch_lightning as pl
from torch.utils.data import random_split, DataLoader, TensorDataset
import torch
from torch.autograd import Variable
from torchvision import t
我有一个现有的模型,在这个模型中,我加载了一些预先训练好的权重,然后在pytorch中进行预测(一次一个图像)。我正在尝试将它基本上转换为pytorch闪电模块,并对一些事情感到困惑。 因此,目前,我的模型__init__方法如下所示: self._load_config_file(cfg_file)
# just creates the pytorch network
self.create_network()
self.load_weights(weights_file)
self.cuda(device=0) # assumes GPU and uses one. This
我正在使用微软的天(为学生) ML服务。然后我用笔记本工作,我不能进口火把-闪电里的东西。
!pip install pytorch-lightning==0.9.0
import pytorch_lightning as pl
这里我有错误:
ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
Input In [1], in <module>
----> 2 import pytorch_lightning as pl
ModuleNotFoundError: No m
我正在跟踪这个回购程序:
下面是一个小教程:
在开始本教程之前,将分支更改为r1.10.0
当我在整个UMLS数据集上训练这个模型时,给出了以下错误:
In automatic_optimization, when `training_step` returns a dict, the 'loss' key needs to be present
我检查了训练步骤的方法,很好:
def training_step(self, batch, batch_idx):
"""
Lightning calls this insid
我正在训练一个变分自动编码器,使用pytorch-lightning。我的pytorch-lightning代码与权重和偏差记录器一起工作。我正在尝试使用W&B参数扫描进行参数扫描。 超参数搜索过程基于我从this repo.获取的内容 运行的初始化是正确的,但是当我的训练脚本使用第一组超参数运行时,我得到以下错误: 2020-08-14 14:09:07,109 - wandb.wandb_agent - INFO - About to run command: /usr/bin/env python train_sweep.py --LR=0.02537477586974176
我正在做一个元学习研究,并且正在使用learn2learn提供的MAML优化。然而,作为基准之一,我想测试一种非元学习方法,即传统的训练+测试。 Due to the lightning's internal usage of optimizer it seems that it is difficult to make the MAML work with learn2learn in lightning,所以我不能在我的元学习设置中使用lightning,但是对于我的基准,我真的喜欢使用lightning,因为它提供了许多方便的功能,比如深度速度或开箱即用的ddp。 这是我的问题
下面的代码可以工作: import torch
import pytorch_lightning as torchl
import pytorch_forecasting as torchf
from pytorch_forecasting.data.examples import get_stallion_data
x = torchf.data.examples.get_stallion_data()
print(x) 但是,如果我删除第四行,我会得到一个错误: AttributeError: module 'pytorch_forecasting.data' ha
我正在查看PyTorch-Lightning正式文档上提供的示例。
在这里,损失和公制是计算混凝土批。但是,当测井时,人们对某一批的精度不感兴趣,因为它可能很小,不具有代表性,而是整个年代的平均值。我是否正确地理解了,有一些代码对所有批执行平均,通过这个时代?
import pytorch_lightning as pl
from pytorch_lightning.metrics import functional as FM
class ClassificationTask(pl.LightningModule):
def __init__(self, model):
我正在用火炬计量学来计算我的模型的准确性。但我得到了这个错误。我尝试使用.to(device="cuda:0"),但是我得到了一个cuda初始化错误。我也尝试过使用.cuda(),但这也不起作用。我使用PyTorch闪电与泰坦Xp GPU。我使用的是电影镜头数据集的mish激活函数。
代码:
# %% [markdown]
# # Data Preprocessing
#
# Before we start building and training our model, let's do some preprocessing to get the data in t
当我运行下面的代码时,我得到了一个错误。错误显示 MisconfigurationException:未定义training_step()方法。Lightning Trainer希望至少定义一个training_step()、train_dataloader()和configure_optimizers()。 有没有人能告诉我这里出了什么问题?我是Pytorch的新手。我正在尝试使用MLP模拟Sin波 import numpy as np ## using again numpy library for Sin function
import torch ## using pytorch
我正在尝试执行一个python文件,其中包含具有闪电和火炬视觉模块的py手电筒。但是,在我下载并成功地在pi3中安装了pytorch的whl文件之后,我一次又一次地收到相同的错误。错误是
ModuleNotFoundError: No module named 'pytorch_lightning.metrics'
帮助将是非常感谢的,因为我被困超过3天。我已经用pip安装了模块。
我想使用一个带有双层RNN的RNN,在蛋白质嵌入上使用py手电筒。它适用于线性层,但是当我使用Bilstm时,我有一个运行时错误。对不起,如果不清楚,这是我的第一次出版,如果有人能帮助我,我将不胜感激。
from collections import Counter, OrderedDict
from typing import Optional
import numpy as np
import pytorch_lightning as pl
import torch
import torch.nn.functional as F # noqa
from deepchain import
我训练了一个香草vae,它是我从this repository修改的。当我尝试使用经过训练的模型时,我无法使用load_from_checkpoint加载权重。我的checkpoint对象和我的lightningModule对象似乎不匹配。 我已经使用pytorch-lightning LightningModule设置了一个实验(VAEXperiment)。我尝试使用以下命令将权重加载到网络中: #building a new model
model = VanillaVAE(**config['model_params'])
model.build_layers()
#
对于numpy,我可以这样做一个简单的矩阵乘法:
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是,这不适用于PyTorch:
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误:
RuntimeError:一维张量,但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法?
我是PyTorch的新手,所以我使用PyTorch-Lightning来训练简单的(香草) RNN:
1.数据准备
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader,TensorDataset
import matplotlib.pyplot as plt
import pytorch_lightning as pl
import numpy as np
import pandas as pd
#...
#X_train,Y_train are np arrs with shape (n,t,d