调用trainer.test 来测试模型。 trainer.test(model, data_module) 不要忘记调用 wandb.finish 来结束 wandb 运行。 结论 运行代码后,你会发现训练过程更有组织和方便。PyTorch Lightning 提供了一种更系统化的训练模型的方法。 此外,你可能会发现训练速度已经比以前更快了。这是因为 PyTorch Lightning 集成了许多加...
测试的指标会通过表格的形式,当我们调用trainer.test()的时候就可以触发这个,确实是让人眼前一亮的UI。 下面是如何导入这两个, frompytorch_lightning.callbacksimportTQDMProgressBar,RichProgressBar 实际上,如果更喜欢TQDM或者无所谓的话,这一部分也没有必要加到代码里,但是我想着记录下来。 下面是如何实例化的代码:...
trainer.test(model, test_loader) ``` 上述代码中,首先定义了一个继承自`pl.LightningModule`的模型类`MyModel`,其中实现了模型的结构、前向传播逻辑、训练、验证和测试步骤逻辑以及优化器的配置方法。然后,创建了训练、验证和测试数据加载器。接下来,创建了一个`pl.Trainer`对象,用于配置训练器的参数,如使用的G...
Trainer 则是开始执行模型训练、测试过程的类,传入一个 LightningModule 和对应控制参数来实例化即可开始训练。 我们从一个最简单的例子——MNIST 手写数字识别开始: 1 导入必要的库 导入pytorch_lightning 和 pytorch 常用的库。 import os import torch from torch.nn import functional as F from torch.utils.data...
然而,在上述循环中,通过trainer.test每执行一次测试,都只是执行了一个epoch的测试(也就是执行多次ptl_module.test_step和一次ptl_module.test_epoch_end),而不可能把ckpt_list中的多个预训练模型(checkpoint)当做多个epoch,多次执行ptl_module.test_epoch_end。
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...
1defmain():2model =MyModule()3data_module =MyDataModule()4trainer = pytorch_lightning.Trainer(...)#some arugments, 根据需要传入你的参数5trainer.fit(module, datamodule=data_module)6trainer.test(module, datamodule=data_module, verbose=True)789if__name__=="__main__":10main() ...
Lightning-AI / pytorch-lightning Public Notifications Fork 3.4k Star 28.6k New issue Jump to bottom trainer.test(ckpt_path='best') does not work as expected #17312 Open aamster opened this issue Apr 10, 2023· 14 comments Open trainer.test(ckpt_path='best') does not work as ...
一,pytorch-lightning的设计哲学 pytorch-lightning 的核心设计哲学是将 深度学习项目中的 研究代码(定义模型) 和 工程代码 (训练模型) 相互分离。 用户只需专注于研究代码(pl.LightningModule)的实现,而工程代码借助训练工具类(pl.Trainer)统一实现。 更详细地说,深度学习项目代码可以分成如下4部分: ...
PyTorch Lightning的基础概念 核心组件: LightningModule:用户需要定义自己的LightningModule类来实现模型的训练、验证、测试逻辑。 Trainer:用于管理模型训练、验证和测试过程的类,可以配置多种选项,如训练周期数、设备、数据加载器等。 DataModule:负责数据的准备、划分和加载,允许用户将数据处理逻辑与模型训练逻辑分离。