PyTorch Lightning 是一个为 PyTorch 提供高阶训练接口的库,其目的是简化深度学习研究和应用的流程。在使用 PyTorch Lightning 时,on_test_epoch_end是一个非常有用的回调方法。本文将详细探讨on_test_epoch_end的作用、如何使用它,并结合具体示例和图示来帮助读者更好地理解。 什么是on_test_epoch_end? on_test_...
importpytorch_lightningasplclassMyLightningModule(pl.LightningModule):deftraining_step(self,batch,batch_idx):# 获取数据和标签x,y=batch# 前向传播y_hat=self.forward(x)# 计算损失loss=F.cross_entropy(y_hat,y)returnlossdeftraining_epoch_end(self,outputs):# 计算平均损失avg_loss=torch.stack([x['...
纪元2: 23%| 3/13 01:44<05:47,34.72s/it,loss=2.72,v_num=7,██▎ //training_epoch_end:输出= {'loss':张量(1.2504)},{'loss':张量(1.4905)},{'loss':张量(1.4158)} 纪元2: 31%| 01:49<04:07 | 4/13秒,27.48秒/秒,loss=2.72,v_num=7,███ 正在验证: 0it 00:00,?it/s 纪...
model=LitModel()trainer=Trainer()# 自动恢复model、epoch、step和LR schedulers等...trainer.fit(model,ckpt_path="some/path/to/my_checkpoint.ckpt") 4 使用预训练模型 任何PyTorch nn.Module 模型都可以与 Lightning 一起使用,因为 LightningModule 本质上也是 nn.Module。 4.1 初始化预训练LightningModule cl...
虽然PL框架已经自动实现gather的过程,但如果你需要对模型训练逻辑中每一轮迭代、epoch结束时进行一些类似输出softmax()、评估验证mertic等额外操作时,还是需要手动在xxx_step_end()、xxx_epoch_end()中编码将不同GPU上所运行model返回的output、loss进行gather, 具体的编码可以看本文的第三部分。
等价Lightning代码: deftraining_step(self, batch, batch_idx): prediction = ... returnprediction deftraining_epoch_end(self, training_step_outputs): forpredictioninpredictions: # do something with these 我们需要做的,就是像填空一样,填这些函数。
3. `test_epoch_end()` 在这里,我们很容易总结出,在训练部分,主要是三部分:_dataloader/_step/_epoch_end。Lightning把训练的三部分抽象成三个函数,而我们只需要“填鸭式”地补充这三部分,就可以完成模型训练部分代码的编写。 为了让大家更清晰地了解这三部分的具体位置,下面用PyTorch实现方式 来展现其位置。
等价Lightning代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 deftraining_step(self,batch,batch_idx):prediction=...returnprediction deftraining_epoch_end(self,training_step_outputs):forpredictioninpredictions:#dosomethingwiththese 我们需要做的,就是像填空一样,填这些函数。
问题看起来确实来自在每个 epoch 中重新加载 DataLoader。查看 DataLoader 的源码,发现是这样的: 当使用 persistent_workers > 0 迭代 DataLoader 时,如果_iterator` 为 None,则使用_get_iterator() 重新加载整个数据集。可以确定的是 Pytorch Lightning 错误地重置了 _iterator,从而导致了这个问题。
*_epoch_end -- 即每一个 * 的epoch 完成之后会自动调用。 上面的 * 对train、valid、test都适用 def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch y_hat = self.model(x) loss = F.cross_entropy(y_hat, y) pred = ...