MyLightningModule 是自己定义的继承了 PTL 的 LightningModule 模块的类; 在使用 MyLightningModule 的load_from_checkpoint 方法加载指定的 checkpoint 时,须用到之前训练该模型的“超参数”,如果忽略了超参数的设置可能会报告类似于这样的错误:TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'arg...
首先,我们需要安装pytorch_lightning包。可以使用以下命令来安装: pipinstallpytorch-lightning 1. 接下来,我们可以定义一个简单的 PyTorch Lightning 模型类,该类继承自pl.LightningModule。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportpytorch_lightningasplclassMyModel(pl.LightningModule):def__init__(...
由于在测试过程中对各checkpoint是独立测试的,如果要统计多个checkpoint的最优性能(如最大PSNR/SSIM),怎么办?这里的一个关键问题是如何保存每次测试得到的评估结果,好像PTL并未对此提供接口。 解决方案 PTL提供了“回调类(Callback)”(在pytorch_lightning.callbacks中),可以自定义一个回调类,并重载on_test_epoch_end...
在实施新模型时进行健全性检查测试,对单个批次进行过度拟合。 如果您的模型甚至无法做到这一点,那么就说明模型存在重大的实现问题。 在PyTorch lightning中,您可以设置标志`overfit_batches = True`, 而无需对代码进行任何更改
# 测试步骤逻辑 pass def configure_optimizers(self): # 配置优化器 pass # 2. 创建训练、验证和测试数据加载器 train_loader = ... val_loader = ... test_loader = ... # 3. 创建PyTorch Lightning训练器 model = MyModel() trainer = pl.Trainer( ...
我需要整个数据集的准确性。我可以用来torchmetrics.Accuracy积累准确性。但是将其结合起来并获得总准确度的正确方法是什么?model.test_step由于批量测试分数不是很有用,无论如何应该返回什么?我可以以某种方式破解它,但令我惊讶的是,我在互联网上找不到任何示例来演示如何使用 pytorch-lightning 原生方式获得准确性。
你好，你是如何解决这个问题的？在Lightning中，你是否需要更改拆卸功能？
我建议问题的作者重构代码，因为不清楚datamodule是什么以及为什么要调用Trainer.fit两次。此外，您应该只使用一个ModelCheckpoint回调。我还建议给予每个运行一个不同的name，以避免在将检查点写入lightning_logs文件夹时可能出现的冲突。一个可能的解决方案可能是：
由于在测试过程中对各 checkpoint 是独立测试的，如果要统计多个 checkpoint 的最优性能（如最大PSNR/SSIM），怎么办？这里的一个关键问题是如何保存每次测试得到的评估结果，好像PTL并未对此提供接口。解决方案 PTL提供了“回调类（Callback）”（在 pytorch_lightning.callbacks 中），可以自定义一...
你好，你是如何解决这个问题的？在Lightning中，你是否需要更改拆卸功能？