==2.0.0和==0.6.0:指定要安装的PyTorch Lightning和TorchMetrics的版本。 代码总结 整合成以下的简单示例代码来自动检查并安装版本: # 第一步:检查当前PyTorch版本pip show torch# 第二步:假设找到需要的版本是2.0.0和0.6.0# 第三步:安装对应版本pipinstallpytorch-lightn
在PyTorch Lightning文档的版本兼容性表格中,我们可以查找我们正在使用的pytorch-lightning版本,并找到对应的torchmetrics版本。在表格中,我们可以看到每个pytorch-lightning版本对应的torchmetrics版本。 4. 在表格中查找1.4.0版本对应的torchmetrics版本 在版本兼容性表格中,我们需要找到1.4.0版本对应的torchmetrics版本,并记...
pip install https://github.com/Lightning-AI/torchmetrics/archive/master.zip What is TorchMetrics TorchMetrics is a collection of 100+ PyTorch metrics implementations and an easy-to-use API to create custom metrics. It offers: A standardized interface to increase reproducibility ...
一般来说,与PyTorch Lightning 1.3.x兼容的TorchMetrics版本也应该与PyTorch 1.9.0兼容。 3. 安装对应版本的PyTorch Lightning 使用pip可以方便地安装指定版本的PyTorch Lightning。例如,要安装PyTorch Lightning 1.3.x版本,你可以运行以下命令: bash pip install pytorch-lightning==1.3.* 请根据实际情况替换版本号。
f1_score = torchmetrics.F1Score(task="multiclass", num_classes=self.hparams.num_classes) def forward(self, x): return self.net(x) def configure_optimizers(self): self.optimizer = Adam(self.net.parameters(), lr=self.hparams.lr) scheduler = CosineAnnealingLR(self.optimizer, T_max=self....
self.f1_score = torchmetrics.F1Score( task="multiclass", num_classes=num_classes ) # F1 Score def forward(self, x): # 这里定义前向传播方法,神经网络层 x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 从这里开始定义模型的训练,验证,测试过程 ...
In Torchmetrics v0.8 we have introduced the concept of compute_groups to MetricCollection that will, as default, be auto-detected and group metrics that share some of the same computations. Thus, if you are using MetricCollections in your code, upgrading to TorchMetrics v0.8 should ...
# net.py import torch import torch.nn as nn import lightning as L from torchmetrics.classification import BinaryAccuracy class AlexNet(L.LightningModule): def __init__(self, num_classes=1): super(AlexNet, self).__init__() self.save_hyperparameters() self.features = nn.Sequential( nn....
您可以在pytorch_lightning中使用torchmetrics。当您使用pip时，安装：pip install torchmetrics ...
from pytorch_lightning.metricsimportMetricclassMyAccuracy(Metric):def__init__(self,dist_sync_on_step=False):super().__init__(dist_sync_on_step=dist_sync_on_step)self.add_state("correct",default=torch.tensor(0),dist_reduce_fx="sum")self.add_state("total",default=torch.tensor(0),dist_...