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_...
classLitModel(pl.LightningModule):def__init__(...):defforward(...):deftraining_step(...)deftraining_step_end(...)deftraining_epoch_end(...)defvalidation_step(...)defvalidation_step_end(...)defvalidation_epoch_end(...)deftest_step(...)deftest_step_end(...)deftest_epoch_end(.....
classLitModel(pl.LightningModule):def__init__(...):defforward(...):deftraining_step(...)deftraining_step_end(...)deftraining_epoch_end(...)defvalidation_step(...)defvalidation_step_end(...)defvalidation_epoch_end(...)deftest_step(...)deftest_step_end(...)deftest_epoch_end(.....
在PyTorch Lightning中,我们可以使用validation_step和validation_epoch_end来定义验证步骤。 classMyLightningModule(pl.LightningModule):...defvalidation_step(self,batch,batch_idx):# 获取数据和 1. 2. 3. 4.
log("train/acc", epoch_mean_acc, prog_bar=True) pl_module.training_step_outputs.clear() def on_validation_epoch_end(self, trainer: "pl.Trainer", pl_module: "pl.LightningModule"): epoch_mean_loss = torch.stack([x['val_loss'] for x in pl_module.validation_step_outputs]).mean() ...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers,training_step,validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。
def test_epoch_end(...) def configure_optimizers(...) def any_extra_hook(...) Trainer 基础使用 model = MyLightningModule() trainer = Trainer()trainer.fit(model, train_dataloader, val_dataloader) 如果连validation_step都没有,那val_dataloader也就算了。
16def validation_step_end(self, *args, **kwargs): pass# 接受validation_step的返回值 17def validation_epoch_end(self, outputs)18def test_step(self, batch, batch_idx, dataloader_idx): pass# model.eval() and torch.no_grad() are called automatically 19def test_step_end(self, *args, **...
classLitModel(LightningModule):def__init__(): ...defforward(): ...deftraining_step(): ...deftraining_step_end(): ...defon_train_epoch_end(): ...defvalidation_step(): ...defvalidation_step_end(): ...defon_validation_epoch_end(): ...deftest_step(): ...deftest_step_end():...
验证和测试循环的代码实现也是同样的步骤。如果想要使用 DP 或者 DDP2 分布式模式(即在 GPU 上分割 batch),则使用 x_step_end 进行手动聚合(或者不实现,令 lightning 进行自动聚合)。 检查点 现在,Lightning 可以通过用户最后训练 epoch 的状态,在当前工作目录中自动保存检查点。这保证用户可以在训练中断的情况下重...