task.torch
common
DataLoaderProvider
geyser_lava.task.torch.common.DataLoaderProvider
构建数据加载器
| 参数类型 | 定义 |
|---|---|
| provides | ('loader',) |
| requires | ('dataset_params', 'loader_params') |
| revert_requires | () |
dataset_params定义构建 PyTorch 风格数据集对象的参数，其中reference为数据集类的路径，数据集类必须为Dataset或IterableDataset的子类，其他参数会直接输入数据集类的构造函数中。
loader_params定义输入 PyTorch 风格数据加载器，即DataLoader的参数。
loader为任务构建的数据加载器，即DataLoader对象。
task
ModelProvider
geyser_lava.task.torch.common.ModelProvider
构建模型
| 参数类型 | 定义 |
|---|---|
| provides | ('model',) |
| requires | ('model_params',) |
| revert_requires | () |
model_params定义构建 PyTorch 模型对象的参数，其中reference为模型类或构建模型函数的路径，模型类必须为Module的子类，其他参数会直接输入模型类的构造函数中。
model为任务构建的模型，即Module对象。
task
LossProvider
geyser_lava.task.torch.common.LossProvider
构建损失函数
| 参数类型 | 定义 |
|---|---|
| provides | ('loss',) |
| requires | ('loss_params',) |
| revert_requires | () |
loss_params定义构建 PyTorch 损失函数对象的参数，其中reference为损失函数类或损失函数的构建函数的路径，损失函数类必须为Module的子类，其他参数会直接输入损失函数类的构造函数中。
loss为任务构建的损失函数，即Module对象。
task
OptimizerProvider
geyser_lava.task.torch.common.OptimizerProvider
构建优化器
| 参数类型 | 定义 |
|---|---|
| provides | ('optimizer',) |
| requires | ('optimizer_params', 'model') |
| revert_requires | () |
optimizer_params定义构建 PyTorch 优化器对象的参数，其中reference为优化器类的路径，优化器类必须为Optimizer的子类，其他参数会直接输入优化器类的构造函数中。
model定义该优化器优化的模型对象。
optimizer为任务构建的损失函数，即Optimizer对象。
task
trainer
SupervisedTrainer
geyser_lava.task.torch.trainer.SupervisedTrainer
有监督训练模型
| 参数类型 | 定义 |
|---|---|
| provides | ('model',) |
| requires | ('model', 'train_loader', 'validate_loader', 'optimizer', 'device', 'loss', 'metrics_params', 'max_epochs', 'non_blocking') |
| revert_requires | () |
model定义需要训练的模型对象，即Module对象。
train_loader与validate_loader定义训练过程中训练数据集与验证数据集的数据加载器，即DataLoader对象。
optimizer定义训练使用的优化器对象，即Optimizer对象。
device定义模型训练过程中使用的设备，详见Device。
loss定义训练过程中优化的损失函数对象，即Module对象。
metrics_params定义训练过程中显示的指标对象参数列表，每个元素参数中的reference为指标类的路径，关于指标类详见ignite.metrics。
max_epochs定义训练过程的最大轮数。
non_blocking定义训练过程中数据加载是否为非阻塞方式。
model为训练完成时的模型对象，即Module对象。
task