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_...
You can use the `on_test_epoch_end` hook instead. To access outputs, save them in-memory as instance attributes. 图1 pytorch_lightning 版本更新 解决方法:我的python是3.9,按照丁丁:代码复现: Summarizing Community-based Question-Answer Pairs记录的pytorch_lightning于python对应表,直接pip install ...
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(...
print('[%d, %5d] train_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' % # epoch代表迭代到第几轮 # step某一轮的多少步 # 训练过程中累加的误差/500 500步中平均的误差 # 准确率 (epoch + 1, step + 1, running_loss / 500, accuracy)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') # 保存训练得到...
Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: 代码语言:javascript 复制 outs=[]forbatchindata:out=training_step(batch)outs.append(out)training_epoch_end(outs) 等价Lightning代码: 代码语言:javascript 复制 deftraining_step(self,batch,batch_idx):prediction=...returnprediction ...
PTL提供了“回调类(Callback)”(在pytorch_lightning.callbacks中),可以自定义一个回调类,并重载on_test_epoch_end方法,来监听ptl_module.test_epoch_end。 如何使用?只需要在定义trainer时,把该自定义的回调函数加入其参数callbacks即可:ptl.Trainer(callbacks=[MetricTracker()])。这里,MetricTracker为自定义的回调...
Train/Val/Test步骤 数据流伪代码: 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 = ... returnprediction deftraining_epoch_end(self,...
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 prediction def training_epoch_end(self, training_step_outputs): for pred...
1classMyDataModule(LightningDataModule):2def__init__(self):3super().__init__()4defprepare_data(self):5#download, split, etc...6#only called on 1 GPU/TPU in distributed7defsetup(self,stage:str):#stage: "fit", "test", 【暂时不知道验证步骤叫什么名字,可以自己打印一下】8#make assign...
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...