自动调用 .eval(), enabling/disabling grads 权重加载 保存日志到tensorboard 支持多-GPU、TPU、AMP PL的训练验证测试过程 训练、验证和测试的过程是一样的,就是对三个函数进行重写。 training_step(self, batch, batch_idx) validation_step(self, batch, batch_idx) test_step(self, batch, batch_idx) 除以...
eval() y_hat = model(x) 如果需要修改超参数,在写Module的时候进行覆盖: class LitModel(LightningModule): def __init__(self, in_dim, out_dim): super().__init__() self.save_hyperparameters() # 在这里使用新的超参数,而不是从模型中加载的超参数 self.l1 = nn.Linear(self.hparams.in_...
eval() prediction = model(data) print(prediction) tensor([[-13.0112, -2.8257, -1.8588, -3.6137, -0.3307, -5.4953, -19.7282, 15.9651, -8.0379, -2.2925], [ -6.0261, -2.5480, 13.4140, -5.5701, -10.2049, -6.4469, -3.7119, -6.0732, -6.0826, -7.7339], ... [-16.7028, -4.9060, 0.4400...
eval() # 将模型设置为评估模式 # 预处理输入数据 def preprocess_input(input_data): # 这里添加你的预处理逻辑 # 例如,如果输入数据是图像,你可能需要进行归一化、调整大小等操作 return torch.tensor(input_data, dtype=torch.float32) 3. 使用PyTorch Lightning的推理功能对输入数据进行预测 在PyTorch ...
一、知识要点 1、GET请求 2、eval的使用(读取JSON) 3、创建元素document.createElement('li') 4、innerHTML的使用 二、源码参考 <!...} else { var oAjax = new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP"); } //2.连接服务器(打开和服务器的连接 2K30 ...
self.model.eval() 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( ...
data,label = next(iter(data_module.test_dataloader())) model.eval() prediction = model(data) print(prediction) 1. 2. 3. 4. tensor([[-13.0112, -2.8257, -1.8588, -3.6137, -0.3307, -5.4953, -19.7282, 15.9651, -8.0379, -2.2925], [ -6.0261, -2.5480, 13.4140, -5.5701, -10.2049, -...
pass#model.eval() and torch.no_grad() are called automatically16defvalidation_step_end(self, *args, **kwargs):pass#接受validation_step的返回值17defvalidation_epoch_end(self, outputs)18deftest_step(self, batch, batch_idx, dataloader_idx):pass#model.eval() and torch.no_grad() are called...
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], [2.3642e-03], [1.2128e-04], ...
decoder_model.eval()# Option 2: Forward# using the AE to extract embeddingsclassLitAutoEncoder(LightningModule):def__init__(self):super().__init__() self.encoder = nn.Sequential(nn.Linear(28*28,64))defforward(self, x): embedding = self.encoder(x)returnembedding ...