在PyTorch Lightning中,on_validation_epoch_end是一个非常重要的钩子(hook)方法,它在每个验证周期(epoch)结束时被调用。以下是对该方法的详细解释及示例代码: 1. on_validation_epoch_end的作用 on_validation_epoch_end在PyTorch Lightning中的作用是允许用户在每个验证周期结束时执行一些额外的操作。这些操作可以包括...
validation_epoch_end是一个在所有验证轮次结束之后调用的方法。与on_validation_epoch_end不同,validation_epoch_end只在所有验证轮次完成后执行一次,可以用于对整个验证过程的结果进行汇总和分析。 同样,在LightningModule类中重写validation_epoch_end方法,并在其中定义我...
PyTorch Lightning 中的 on_test_epoch_end PyTorch Lightning 是一个为 PyTorch 提供高阶训练接口的库,其目的是简化深度学习研究和应用的流程。在使用 PyTorch Lightning 时,on_test_epoch_end是一个非常有用的回调方法。本文将详细探讨on_test_epoch_end的作用、如何使用它,并结合具体示例和图示来帮助读者更好地...
（2）将输出保存在模型钩子validation_step中，（3）在on_validation_epoch_end中的每个时期之后清理输出...
self.log('val_acc', acc, on_step=False, on_epoch=True) self.log('val_loss', loss, on_step=False, on_epoch=True) return {'val_loss': loss, 'val_acc': acc} def validation_epoch_end(self, outputs): # OPTIONAL avg_loss = torch.stack([x['val_loss'] for x in outputs]).mean...
defvalidation_epoch_end(self, outputs): # 在验证结束时调用 # 输出是一个数组,包含在每个batch在验证步骤中返回的结果 # 输出 = [{'loss': batch_0_loss}, {'loss': batch_1_loss}, ..., {'loss': batch_n_loss}] avg_loss = torch.stack([x['val_loss']forxinoutputs]).mean() ...
当完成一个epoch的训练以后,会对整个epoch结果进行验证,运行validation_epoch_end函数 (option)如果需要的话,可以调用测试部分代码: test_dataloader() test_step() test_epoch_end() 5. 示例 以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST ...
In my use case, which worked under v1.9, there is a Callback that implementson_validation_epoch_end()where it reads the validation metric fromtrainer.logged_metrics, which has been updated with the validation metric by the model'svalidation_epoch_end(). It then checks whether there has been...
on_step(Optional[bool]) – if True logs at this step. None auto-logs at the training_step but not validation/test_step on_epoch(Optional[bool]) – if True logs epoch accumulated metrics. None auto-logs at the val/test step but not training_step reduce_fx(Callable) – reduction function...
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...