Train Loop(training_step) 每个step中执行的代码 Validation Loop(validation_step) 在一个epoch训练完以后执行Valid Test Loop(test_step) 在整个训练完成以后执行Test Optimizer(configure_optimizers) 配置优化器等 展示一个最简代码: >>> import pytorch_lightning as pl >>> class LitModel(pl.LightningModule)...
之后在training_step,validation_step,test_step定义每个batch的训练逻辑,其中的self.log定义了tensorboard中记录日志的内容,具体的使用方式可以参考官网的教程:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html#log,常用的应该就是name,value,on_step,on_epoch这些参数 class ResNet50(n...
def validation_step(self, batch, batch_idx): # 验证步骤逻辑 pass def test_step(self, batch, batch_idx): # 测试步骤逻辑 pass def configure_optimizers(self): # 配置优化器 pass # 2. 创建训练、验证和测试数据加载器 train_loader = ... val_loader = ... test_loader = ... # 3. 创建P...
Train Loop(training_step) 每个step中执行的代码 Validation Loop(validation_step) 在一个epoch训练完以后执行Valid Test Loop(test_step) 在整个训练完成以后执行Test Optimizer(configure_optimizers) 配置优化器等 展示一个最简代码: >>> import pytorch_lightning as pl >>> class LitModel(pl.LightningModule)...
3 训练/验证/测试步 (training_step/validation_step/test_step) 定义训练/测试/训练每一步中要做的事情,一般是计算损失、指标并返回。 def training_step(self, batch, batch_idx): # ... return xxx # 如果是training_step, 则必须包含损失 1
self.log('val_acc',val_acc,prog_bar=True,on_epoch=True,on_step=False) def test_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch preds = self(x) loss = nn.CrossEntropyLoss()(preds,y) return {'loss':loss,'preds':preds.detach(),'y':y.detach()} def test_step_end(self,outputs)...
validation_step(self, batch, batch_idx)/test_step(self, batch, batch_idx):没有返回值限制,不一定非要输出一个val_loss。 validation_epoch_end/test_epoch_end 工具函数有: freeze:冻结所有权重以供预测时候使用。仅当已经训练完成且后面只测试时使用。
Bug description Error torch._dynamo.exc.BackendCompilerFailed: debug_wrapper raised RuntimeError: Inference tensors do not track version counter. Error only happened during test step version lightning==2.0.0 torch==2.0.0+cu117 the code i...
"在Lightning中，我们建议将训练与推理分离。training_step定义了完整的训练循环。我们鼓励用户使用forward...
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