1. on_validation_epoch_end的作用 on_validation_epoch_end在PyTorch Lightning中的作用是允许用户在每个验证周期结束时执行一些额外的操作。这些操作可以包括记录验证性能指标(如准确率、损失等)、保存验证集的预测结果、进行结果的后处理等。 2. 在模型定义中实现on_validation_epoch_end方法 要在PyTorch Lightning的...
一个最小的例子是：在Pytorch 2.01中，validation_epoch_end已被on_validation_epoch_end取代。这是Git...
training_epoch_end:在一个训练epoch结尾处被调用;输入参数:一个List,List的内容是前面training_step()所返回的每次的内容;返回:None 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...
当完成一个epoch的训练以后,会对整个epoch结果进行验证,运行validation_epoch_end函数 (option)如果需要的话,可以调用测试部分代码: test_dataloader() test_step() test_epoch_end() 5. 示例 以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST 对于一个PyTorch的代码来说,一般是这样...
同理,validation_step_end/test_step_end。 training_epoch_end:在一个训练epoch结尾处被调用;输入参数:一个List,List的内容是前面training_step()所返回的每次的内容;返回:None 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。
1 xx_step,xx_step_end和xx_epoch_end的数据流 2. training 和 validation之间的数据流 torch lightning为了接近接近原生torch的灵活性,设计了相当多的hook. 不过实际上日常的修改一般只需要自定义其中一部分即可. 'training_epoch_end', 'training_step', 'training_step_end', 'validation_epoch_end', 'valid...
2. `validation_step()` 3. `validation_epoch_end()` 开始加载dataloader,用来给训练加载数据 1. `train_dataloader()` 2. `val_dataloader()` (如果你定义了) 下面部分就是循环训练了,_step()的意思就是按batch来进行的部分;_epoch_end()就是所有batch执行完后要进行的部分。
validation_epoch_end() 4.3 加载数据 调用以下方法进行加载数据。 train_dataloader() val_dataloader() 4.4 训练 每个batch的训练被称为一个step,故先运行train_step函数。 当经过多个batch, 默认49个step的训练后,会进行验证,运行validation_step函数。
当完成一个epoch的训练以后,会对整个epoch结果进行验证,运行validation_epoch_end函数 (option)如果需要的话,可以调用测试部分代码: test_dataloader() test_step() test_epoch_end() 5. 示例 以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST 对于一个PyTorch的代码来说,一般是这样构...
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。 print:尽管自带的print函数也可以使用,但如果程序运行在分布式系统时,会打印多次。而使用self.print()则只会打印一次。 log:像是TensorBoard等log记录器,对于每个log的标量,都会有一个相...