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
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 ...
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...
image = Image.open(image_path).convert('RGB').resize((160, 60)) image = transforms.ToTensor()(image).unsqueeze(0) model.eval() with torch.no_grad(): output = model(image) return decode_prediction(output) print(predict(model, "captcha_images/Z8K5_123.png"))...
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, -...
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 ...
model.eval() test_loss =0correct =0withtorch.no_grad():fordata, targetintest_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item()# sum up batch losspred = output.argmax(dim=1, keepdim...
from torchvision.datasets import MNIST from torch.utils.data import DataLoader, random_split import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 1: 定义Lightning模型 class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): ...