在PyTorch Lightning中实现某种predict()方法,在使用forward()执行实际预测之前进行预处理,是否有一种约定 在我的例子中,我有一个由嵌入层和几个完全连接的层组成的文本分类器在传递到嵌入层之前,需要对文本进行标记化。在训练和评估期间,LightningDataModule的setup()方法可以完成这项工作。 现在,我想知道在生产过程...
fit是训练+验证的子命令,还有validate、test、predict,用来分离不同的训练阶段。整体的逻辑大概是LightningCLI解析参数后,框架根据参数实例化trainer,trainer再根据fit还是validate等执行对应的训练逻辑,包括数据的处理和加载,模型的前向传播、反向传播、梯度更新等,最后利用Logger来记录试验结果,利用Callback来执行回调函数如...
num_workers, pin_memory=True) def predict_dataloader(self): return DataLoader(self.ds_predict, batch_size=self.batch_size, shuffle=False, num_workers=self.num_workers, pin_memory=True) data_mnist = MNISTDataModule() data_mnist.setup() for features,labels in data_mnist.train_dataloader(): ...
五,使用模型 def predict(model,dl): 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], ..., [9.9002...
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: defpredict(self, text): inference_sample = {"sentence": text} processed =self.processor.tokenize_data(inference_sample) logits =self.model( torch.tensor([processed["input_ids"]]), ...
pred = self.predict_nn(pred) loss += self.loss(last_hidden, y[step]) #toy example as well loss = loss / max_seq_len return {'loss': loss} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. ...
pred=self.predict_nn(pred)loss+=self.loss(last_hidden,y[step])# 小示例loss=loss/max_seq_lenreturn{'loss':loss} 或像CNN图像分类一样 # 在这里定义验证代码defvalidation_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch# 或者像CNN分类一样out=self(x)loss=my_loss(out,y)return{'loss':los...
预测(predict_step())优化器和LR调度器(configure_optimizers())当你使用Lightning时,代码不是抽象的——只是组织起来的。所有不在LightningModule中的其他代码都已由Trainer自动为您执行。net = MyLightningModuleNet() trainer = Trainer() trainer.fit(net)...
有了保存的检查点，我们可以在Cortex中很轻松地部署模型。Cortex部署过程的简单概述如下：我们使用Python为模型编写预测API我们使用YAML定义API基础架构和行为我们从CLI使用命令来部署API我们的预测API将使用Cortex的Python Predictor类来定义init()函数，以初始化我们的API并加载模型，并使用predict()函数在查询时进行预测：...
async def predict(input_data: PredictionInput): try: # 数据预处理 input_tensor = torch.tensor(input_data.data, dtype=torch.float32) # 模型推理 with torch.no_grad(): output = model(input_tensor) probabilities = torch.softmax(output, dim=1) ...