2. 忽略optimizer_idx参数。 def training_step(self, batch, batch_idx, opt_idx): # 获取在configure_optimizers()中返回的优化器 (opt_d, opt_g) = self.optimizers() loss_g = self.acquire_loss_g() # 注意:不再使用loss.backward(). 另外以GAN为例,因为生成器的动态图还要保持给判别器用于更新...
optimizer_idx(int) – When using multiple optimizers, this argument will also be present. hiddens(Tensor) – Passed in if truncated_bptt_steps > 0. 返回值:Any of. Tensor- The loss tensor dict- A dictionary. Can include any keys, but must include the key'loss' None- Training will skip ...
defconfigure_optimizers(self):returntorch.optim.Adam(self.parameters(),lr=self.hparams.learning_rate)defvalidation_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch preds=self(x)loss=nn.CrossEntropyLoss()(preds,y)return{"loss":loss,"preds":preds.detach(),"y":y.detach()}defvalidation_step_end(self,ou...
自动调用 optimizer.step(), backward, zero_grad() 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, ba...
def training_step(self, batch, batch_idx): # training_step defined the train loop. # It is independent of forward x, y = batch x = x.view(x.size(0), -1) z = self.encoder(x) x_hat = self.decoder(z) loss = F.mse_loss(x_hat, x) ...
忽略optimizer_idx参数 def training_step(self, batch, batch_idx, opt_idx): # 获取在configure_optimizers()中返回的优化器 (opt_d, opt_g) = self.optimizers() loss_g = self.acquire_loss_g() # 注意:不再使用loss.backward(). 另外以GAN为例,因为生成器的动态图还要保持给判别器用于更新,因此ret...
class LitModel(LightningModule): def optimizer_step(self, current_epoch, batch_idx, optimizer, optimizer_idx, second_order_closure=None): optimizer.step() optimizer.zero_grad() 对于您可能需要的其他任何内容,我们都有一个广泛的回调系统,您可以使用它来添加trainer中未实现的任意功能。Lightning是专门...
training_step(self, batch, batch_idx): 即每个batch的处理函数。 参数:batch (Tensor | (Tensor, …) | [Tensor, …]) – The output of your DataLoader. A tensor, tuple or list.batch_idx (int) – Integer displayingindex of this batch optimizer_idx (int) – When using multiple optimizers,...
生成MNIST的三个部分,即训练,验证和测试部分。 同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器中,该数据加载器处理数据集的加载,改组和批处理。 简而言之,数据准备包括四个步骤: 下载图片 图像变换(这些是高度主观的)。 生成训练,验证和测试数据集拆分。
12def training_step(self, batch, batch_idx, optimizer_idx, hiddens): pass 13def training_step_end(self, *args, **kwargs): pass# 接受train_step的返回值 14def training_epoch_end(self, outputs): pass# 接受train_step⼀整个epoch的返回值的列表 15def validation_step(self, batch, batch_idx...