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(.....
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() epoch_mean_acc = torch.stack([x['val_acc'] for x in pl_module.validation_step_...
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(.....
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_...
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。
在深度学习的项目中,控制训练的epoch数量是非常重要的,它直接影响到模型的训练效果和运行效率。尤其在使用PyTorch Lightning这样一个强大的框架时,正确地设置epoch才能充分发挥其优势。以下是解决PyTorch Lightning中epoch设置问题的过程记录。 问题背景 在进行深度学习模型训练时,研究者和工程师常常需要多次迭代以找到最优解...
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...