fit是训练+验证的子命令,还有validate、test、predict,用来分离不同的训练阶段。整体的逻辑大概是LightningCLI解析参数后,框架根据参数实例化trainer,trainer再根据fit还是validate等执行对应的训练逻辑,包括数据的处理和加载,模型的前向传播、反向传播、梯度更新等,最后利用Logger来记录试验结果,利用Callback来执行回调函数如...
self.model.freeze() Predict() 方法接受文本输入,使用分词器对其进行处理,并返回模型的预测: def predict(self, text): inference_sample = {"sentence": text} processed = self.processor.tokenize_data(inference_sample) logits = self.model( torch.tensor([processed["input_ids"]]), torch.tensor([proce...
PyTorch Lightning只需定义LightningModule,训练逻辑由Trainer处理。 模块化和可复用性:PyTorch Lightning 将训练、验证、测试等逻辑封装为模块化的方法(如training_step、validation_step),使得代码更易于复用和扩展:可以轻松切换不同的数据集、优化器、损失函数等;且支持快速实验和模型迭代。 内置最佳实践:PyTorch Lightning...
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...
predict_nn(pred) loss += self.loss(last_hidden, y[step]) # 小示例 loss = loss / max_seq_len return {'loss': loss} 或像CNN图像分类一样 # 在这里定义验证代码 def validation_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch # 或者像CNN分类一样 out = self(x) loss = my_loss(out,...
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],
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...
Trainer.predict() 参数详解 ckpt_path:使用该ckpt文件中的权重,如果为None如果模型已经训练完毕则使用当前权重,其他情况如果配置了checkpoint callbacks则加载该checkpoint callbacks对应的最佳模型 使用注意 preict()中会禁用日志功能 Trainer.tune() 功能解释
预测循环:predict_step() 模型可以从检查点加载权重,或者如果在训练循环之后调用,则模型会自动获取最后一轮或最佳(如果已实现回调)时期的权重。 def test_step( self, batch: list[torch.Tensor, torch.Tensor], batch_idx: int, ): """Function called when using `trainer.test()` with trainer a ...
(max_seq_len):attn_context = self.attention_nn(hidden_states, start_token)pred = self.decoder(start_token, attn_context, last_hidden)last_hidden = predpred = self.predict_nn(pred)loss += self.loss(last_hidden, y[step])#toy example as wellloss = loss / max_seq_lenreturn {'loss':...