def test_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch logits = self(x) loss = F.nll_loss(logits, y) self.log('test_loss', loss) 但是,为了确保测试集不会被无意中使用,Lightning有一个单独的API来运行测试。训练模型后,只需调用.test()。 from pytorch_lightning import Trainer model = Lit...
下面是简单的展示,表示使用 LightningModule 建立好模型后,如何进行训练。 model = LightningModuleClass() trainer = pl.Trainer(gpus="0", # 用来配置使用什么GPU precision=32, # 用来配置使用什么精度,默认是32 max_epochs=200 # 迭代次数 ) trainer.fit(model) # 开始训练 trainer.test() # 训练完之后测...
参数name (str) – key name value (Any) – value name prog_bar (bool) – if True logs to the progress bar logger (bool) – if True logs to the logger on_step (Optional[bool]) – if True logs at this step. None auto-logs at the training_step but not validation/test_step on_ep...
上面已经提到,研究代码 在 Lightning 中,是抽象为 LightningModule 类;而这个类与我们平时使用的 torch.nn.Module 是一样的(在原有代码中直接替换 Module 而不改其他代码也是可以的),但不同的是,Lightning 围绕 torch.nn.Module 做了很多功能性的补充,把上面4个关键部分都囊括了进来。 这么做的意义在于:我们的...
test_step() test_epoch_end() 5. 示例 以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST 对于一个PyTorch的代码来说,一般是这样构建网络(源码来自PyTorch中的example库)。 classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self).__init__() ...
test_step(self, batch, batch_idx) 除以上三个主要函数外,还有training_step_end(self,batch_parts) 和 training_epoch_end(self, training_step_outputs)。 -- 即每一个 * 步完成后调用。 -- 即每一个 * 的epoch 完成之后会自动调用。 上面的 * 对train、valid、test都适用 ...
view(x.size(0), -1))) def training_step(self, batch, batch_idx): ... 给它配备一个Trainer from pytorch_lightning import Trainer model = LitSystem() # 最基本的trainer, 使用默认值 trainer = Trainer() trainer.fit(model) 哪些类型的研究有效?任何!请记住,这只是组织的PyTorch代码。训练步骤...
pytorchlightning验证进度条 pytorch test 一、测试 1、创建测试图片路径与输出的保存路径 import os # 图片存储在当前路径(os.getcwd())下,data文件夹中的test文件夹中 input_dir = os.path.join(os.getcwd(), "data", "test") output_dir = os.path.join(os.getcwd(), "data", "result")...
理论已经足够,现在我们将使用PyTorch Lightning实现LetNet CNN。由于其简单性和小型尺寸,选择了LeNet作为示例。 模型实现 在PyTorch中,新模块继承自pytorch.nn.Module。在PyTorch Lighthing中,模型类继承自ligthning.pytorch.LightningModule。 你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它...
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: def training_step(self, batch, batch_idx): prediction = ... returnprediction def training_epoch_end(self...