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(.....
validation_step(self, batch, batch_idx)/test_step(self, batch, batch_idx):没有返回值限制,不一定非要输出一个val_loss。 validation_epoch_end/test_epoch_end 工具函数有: freeze:冻结所有权重以供预测时候使用。仅当已经训练完成且后面只测试时使用。 print:尽管自带...
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(.....
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。
要在PyTorch Lightning的模型定义中实现on_validation_epoch_end方法,你需要继承pl.LightningModule类,并在其中定义该方法。该方法通常接受一个参数,即验证步骤(validation_step)的输出列表。 3. on_validation_epoch_end方法的示例代码片段 以下是一个简单的示例代码片段,展示了如何在PyTorch Lightning模型定义中实现on_...
1 xx_step,xx_step_end和xx_epoch_end的数据流 2. training 和 validation之间的数据流 torch lightning为了接近接近原生torch的灵活性,设计了相当多的hook. 不过实际上日常的修改一般只需要自定义其中一部分即可. 'training_epoch_end', 'training_step', 'training_step_end', 'validation_epoch_end', 'valid...
# validation_step # *_step_end # ... # *_step_end 4. 使用Lightning的好处 只需要专注于研究代码 不需要写一大堆的.cuda()和.to(device),Lightning会帮你自动处理。如果要新建一个tensor,可以使用type_as来使得新tensor处于相同的处理器上。 def...
当完成一个epoch的训练以后,会对整个epoch结果进行验证,运行validation_epoch_end函数 (option)如果需要的话,可以调用测试部分代码: test_dataloader() 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 ...
LightningModule将PyTorch代码整理成5个部分: Computations (init). Train loop (training_step) Validation loop (validation_step) Test loop (test_step) Optimizers (configure_optimizers) 例子: import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): ...
detach()} def validation_step_end(self,outputs): val_acc = self.val_acc(outputs['preds'], outputs['y']).item() self.log("val_loss",outputs["loss"].mean(),on_epoch=True,on_step=False) self.log("val_acc",val_acc,prog_bar=True,on_epoch=True,on_step=False) def test_step(...