dm = MyDataModule(args) if not is_predict:# 训练 # 定义保存模型的callback,仔细查看后文 checkpoint_callback = ModelCheckpoint(monitor='val_loss') # 定义模型 model = MyModel() # 定义logger logger = TensorBoardLogger('log_dir', name='test_PL') # 定义数据集为训练校验阶段 dm.setup('fit...
num_workers, pin_memory=True) def predict_dataloader(self): return DataLoader(self.ds_predict, batch_size=self.batch_size, shuffle=False, num_workers=self.num_workers, pin_memory=True) data_mnist = MNISTDataModule() data_mnist.setup() for features,labels in data_mnist.train_dataloader(): ...
在PyTorch Lightning中实现某种predict()方法,在使用forward()执行实际预测之前进行预处理,是否有一种约定 在我的例子中,我有一个由嵌入层和几个完全连接的层组成的文本分类器在传递到嵌入层之前,需要对文本进行标记化。在训练和评估期间,LightningDataModule的setup()方法可以完成这项工作。 现在,我想知道在生产过程...
#(这只是一个用于说明的小示例)start_token='<SOS>'last_hidden=torch.zeros(...)loss=0forstepinrange(max_seq_len):attn_context=self.attention_nn(hidden_states,start_token)pred=self.decoder(start_token,attn_context,last_hidden)last_hidden=pred pred=self.predict_nn(pred)loss+=self.loss(last_...
def predict(model,dl): model.eval() result = torch.cat([model.forward(t[0].to(model.device)) for t in dl]) return(result.data) result = predict(model,dl_valid) 1. 2. 3. 4. 5. 6. result 1. tensor([[9.8850e-01],
pred = self.predict_nn(pred) loss += self.loss(last_hidden, y[step]) #toy example as well loss = loss / max_seq_len return {'loss': loss} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. ...
有了保存的检查点，我们可以在Cortex中很轻松地部署模型。Cortex部署过程的简单概述如下：我们使用Python为模型编写预测API我们使用YAML定义API基础架构和行为我们从CLI使用命令来部署API我们的预测API将使用Cortex的Python Predictor类来定义init()函数，以初始化我们的API并加载模型，并使用predict()函数在查询时进行预测：...
dm=MyDataModule(args)ifnot is_predict:# 训练 # 定义保存模型的callback,仔细查看后文 checkpoint_callback=ModelCheckpoint(monitor='val_loss')# 定义模型 model=MyModel()# 定义logger logger=TensorBoardLogger('log_dir',name='test_PL')# 定义数据集为训练校验阶段 dm.setup('fit')# 定义trainer train...
最后,第三部分提供了一个我总结出来的易用于大型项目、容易迁移、易于复用的模板,有兴趣的可以去GitHub—https://github.com/miracleyoo/pytorch-lightning-template试用。 02 核心 Pytorch-Lighting 的一大特点是把模型和系统分开来看。模型是像Resnet18, RNN之类的纯模型, 而...
if not is_predict:# 训练 # 定义保存模型的callback,仔细查看后文 checkpoint_callback = ModelCheckpoint(monitor='val_loss') # 定义模型 model = MyModel() # 定义logger logger = TensorBoardLogger('log_dir', name='test_PL') # 定义数据集为训练校验阶段 ...