Pytorch-lightning

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累积梯度

默认情况是每个batch 之后都更新一次梯度，当然也可以N个batch后再更新，这样就有了大batch size 更新的效果了，例如当你内存很小，训练的batch size 设置的很小，这时候就可以采用累积梯度：

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# 默认情况下不开启
trainer = Trainer(accumulate_grad_batches=1)

ModelCheckpoint

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from pytorch_lightning import Trainer, ModelCheckpoint  

# 初始化 ModelCheckpoint 回调函数  
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(  
    dirpath='checkpoints/',  # 检查点保存的路径  
    filename='my_model_{epoch:02d}_step{global_step:05d}_{val_loss:.4f}',  # 自定义文件名模板  
    save_top_k=1,  # 只保存最好的 k 个模型  
    monitor='val_loss',  # 监控的指标  
    mode='min'  # 监控指标的最小化  
)  

# 初始化 Trainer 并传入回调函数  
trainer = Trainer(callbacks=[checkpoint_callback])  

# 训练模型...  
trainer.fit(model)

恢复训练

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from pytorch_lightning import Trainer  

# 初始化 Trainer，指定从哪个检查点恢复  
trainer = Trainer(resume_from_checkpoint='checkpoints/my_model_09_val_loss_0.4567.ckpt')  

# 继续训练模型  
trainer.fit(model)

版本

lighting torch
2.2 [1.13, 2.2]
2.1 [1.12, 2.1]
2.0 [1.11, 2.0]
1.4.2 [1.6, 1.9]

REF

Pytorch Lightning框架：使用笔记【LightningModule、LightningDataModule、Trainer、ModelCheckpoint】_from lightning.pytorch import trainer-CSDN博客

pytorch lightning–ModelCheckpoint_pytorch_lightning.callbacks.modelcheckpoint-CSDN博客

Pytorch-Lightning中的训练器–Trainer_pytorch_lightning.trainer-CSDN博客