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_
outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码: deftraining_step(self,batch,batch_idx):prediction=...returnpredictiondeftraining_epoch_end(self,training_step_outputs):forpredictioninpredictions:# do something with these 我们需要做的,就是像填...
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['...
def training_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。 组件与函数 API页面:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html%23lightningmod...
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。
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 ...
在PytorchLightning中,如何设置步长以保持大约0.25? PytorchLightning的纪元步骤是如何影响training_epoch_end调用的? 我是pytorch_lightning的新手,我的训练进行得很顺利,但出于某种原因,training_epoch_end是在一些步骤之后调用的,而不是在时代结束时调用的。
Loop.on_run_start 重新调用 dataloader 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 _...
主页:/en/latest/common/lightning_module.html 三个核心组件: 模型 优化器 Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: outs = []for batch in data: out = training_step(batch) outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码:def training_step(self, batch, batch_idx): prediction = ... return...
20def test_epoch_end(self, outputs): pass 21def configure_optimizers(self, ): pass 22def any_extra_hook(...): pass# 指代任意其他的可重载函数 其中，必须实现的函数只有__init__() 、training_step()、configure_optimizers()。3. 定义⼀个数据模型：LightningDataModule 通过定义LightningDataModule...