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_...
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 class ResNet50(n...
def on_init_end(self, trainer): print('Trainer is init now') def on_train_end(self, trainer, pl_module): print('do something when training ends') 并将回调传递给Trainer trainer = Trainer(callbacks=[MyPrintingCallback()]) 提示,请参阅12个以上的回调方法:https://pytorch-lightning.readthedocs...
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...
计算需要的epoch数。 在Trainer对象中的fit()方法中明确设置。 以下是相应的代码实现示例: # 使用 PyTorch Lightning 设置 epochfrompytorch_lightningimportTrainer trainer=Trainer(max_epochs=10)# 指定10个epochtrainer.fit(model) 1. 2. 3. 4. 5. ...
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,...
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 _...
使用Pytorch Lightning在回调中访问epoch结束时的所有批处理输出您可以将每个训练批次的输出存储在一个状态...
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...
trainer中的错误配置提供给Trainer.fit方法的模型必须是LightningModule，它定义了training_step()、train_...