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(.....
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...
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(.....
3. `validation_epoch_end()` 最后训练完了,就要进行测试,但测试部分需要手动调用.test(),这是为了避免误操作。 # 测试(需要手动调用) 1. `test_dataloader()` 2. `test_step()` 3. `test_epoch_end()` 在这里,我们很容易总结出,在训练部分,主要是三部分:_dataloader/_step/_epoch_end。Lightning把训...
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。
lightning_model=MyLightningModule(model) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 5. 定义验证步骤 在PyTorch Lightning中,我们可以使用validation_step和validation_epoch_end来定义验证步骤。
在PyTorch Lightning中,我们使用fit方法来执行训练循环,并设置训练的Epoch。下面是一个例子: trainer.fit(model,datamodule) 1. 在上面的代码中,我们使用fit方法来执行训练循环,并传入模型和数据加载器。 步骤4:执行训练循环 最后,我们只需要执行训练循环。在PyTorch Lightning中,执行训练循环非常简单,只需要一行代码:...
我是pytorch_lightning的新手,我的训练进行得很顺利,但出于某种原因,training_epoch_end是在一些步骤之后调用的,而不是在时代结束时调用的。 以下是我的输出: GPU可用性: False,已使用: False TPU可用:无,使用:0个TPU核心 验证完整性检查: 0%| | 0/2 00:00 ...
class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(...): def forward(...): def training_step(...) def training_step_end(...) def training_epoch_end(...) def validation_step(...) def validation_step_end(...) def validation_epoch_end(...) ...
validation_step(self, batch, batch_idx) 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)。 *_step_end -- 即每一个 * 步完成后调用。