def on_validation_batch_end(self, trainer: Trainer, pl_module: LightningModule, outputs: STEP_OUTPUT | None, batch: Any, batch_idx: int, dataloader_idx: int) -> None: pass ``` * `trainer`中含有所有的已经被aggregate过的、各种通过`pl_module.log/log_dict`记录metrics/loss,可通过`trainer....
def validation_step(self, batch, batch_idx): preds = ... return preds def validation_epoch_end(self, val_step_outputs): for pred in val_step_outputs: # 对每个验证步骤中的所有预测进行处理 测试 一旦我们的研究完成了,我们将要发布或部署一个模型,我们通常想弄清楚它将如何在“真实世界”中推广。...
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(.....
hparams.learning_rate) def validation_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch preds = self(x) loss = nn.CrossEntropyLoss()(preds,y) return {"loss":loss,"preds":preds.detach(),"y":y.detach()} def validation_step_end(self,outputs): val_acc = self.val_acc(outputs['preds']...
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): ...
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)。 -- 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。
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers,training_step,validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。
Pytorch-lightning的使用案例,Pytorch-lightning(以下简称pl)可以非常简洁得构建深度学习代码。但是其实大部分人用不到很多复杂得功能。而pl有时候包装得过于深了,用的时候稍微有一些不灵活。通常来说,在你的模型搭建好之后,大部分的功能都会被封装在一个叫trainer的类
_step_end(self, *args, **kwargs):pass#接受train_step的返回值14deftraining_epoch_end(self, outputs):pass#接受train_step一整个epoch的返回值的列表15defvalidation_step(self, batch, batch_idx, dataloader_idx):pass#model.eval() and torch.no_grad() are called automatically16defvalidation_step_...
h_cls = outputs.last_hidden_state[:,0] logits =self.W(h_cls)returnlogits 另外,training_step()和validation_step()函数分别负责处理训练和验证的逻辑,并记录诸如损失和准确率等关键指标。 3. Training Loop train.py 脚本利用 PyTorch Lightning 的 Trainer 类来控制训练过程。它还包含了模型检查点和提前停...