简单的手写数字识别使用mnist数据集,其中70000张手写数字图片,60000张用于训练,10000张用于检验。(test (validation) data和training data应该分开,并且不能根据testing data的结果自己折回去调参。) 使用pytorch构建最简单的神经网络,在此之前应确保环境安装了python、pytorch(一般独立显卡用
import os # 图片存储在当前路径(os.getcwd())下,data文件夹中的test文件夹中 input_dir = os.path.join(os.getcwd(), "data", "test") output_dir = os.path.join(os.getcwd(), "data", "result") 1. 2. 3. 4. 5. 2、存储图片名的list 将test中的图片按照名字排序并且存储到一个list当中去...
4、测试 test 在训练过程中是不调用的,也就是说是不相关,在训练过程中只进行training和validation。 这里假设已经训练完成,进行测试 # 获取恢复了权重和超参数等的模型 model=MODEL.load_from_checkpoint(checkpoint_path='my_model_path/hei.ckpt')# 修改测试时需要的参数,例如预测的步数等 model.pred_step=1000...
模型的入口,即run.py其实是实例化了一个参数解析器,Lightning自己改进python原始的argparse,即LightningCLI,这个参数解析器既可以从命令行,也可以使用yaml获取模型、数据集、trainer的参数。 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...
log("val_acc",val_acc,prog_bar=True,on_epoch=True,on_step=False) def test_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()} def test_step_end(self,outputs): ...
training_step(batch,batch_idx) return {"test_loss":loss} 3,训练模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pl.seed_everything(1234) model = Model() ckpt_callback = pl.callbacks.ModelCheckpoint( monitor='val_loss', save_top_k=1, mode='min' ) # gpus=0 则使用cpu训练,...
测试循环：测试循环用于评估模型在未见数据集上的性能，确保测试集不会被误用，通过调用.test方法即可运行。6. 预测功能 支持预测：LightningModule支持预测功能，与PyTorch模块兼容。可以加载模型并用于预测，同时支持自定义预测逻辑。7. 非必需扩展性 管理训练状态：Lightning提供多种管理训练状态的方法，允许...
2. `test_step()` 3. `test_epoch_end()` 在这里,我们很容易总结出,在训练部分,主要是三部分:_dataloader/_step/_epoch_end。Lightning把训练的三部分抽象成三个函数,而我们只需要“填鸭式”地补充这三部分,就可以完成模型训练部分代码的编写。
detach()} def test_step_end(self,outputs): test_acc = self.test_acc(outputs['preds'], outputs['y']).item() self.log("test_acc",test_acc,on_epoch=True,on_step=False) self.log("test_loss",outputs["loss"].mean(),on_epoch=True,on_step=False) model = Model(net) #查看模型大小...
除了training_step,我们还有validation_step,test_step,其中test_step不会在训练中调用,而validation_step则是对测试数据进行模型推理,一般在这个步骤里可以用self.log进行记录某些值,例如: 1 2 3 4 5 defvalidation_step(self, batch, batch_idx): pre=model(batch) ...