logits=self(x)loss=nn.functional.cross_entropy(logits,y)returnlossdeftest_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch logits=self(x)self.log('test_loss',nn.functional.cross_entropy(logits,y))returnlogits,ydeftest_epoch_end(self,outputs):predictions,targets=[],[]foroutputinoutputs:preds,truth=outp...
classLitModel(pl.LightningModule):def__init__(...):defforward(...):deftraining_step(...)deftraining_step_end(...)deftraining_epoch_end(...)defvalidation_step(...)defvalidation_step_end(...)defvalidation_epoch_end(...)deftest_step(...)deftest_step_end(...)deftest_epoch_end(.....
解决方法:我的python是3.9,按照丁丁:代码复现: Summarizing Community-based Question-Answer Pairs记录的pytorch_lightning于python对应表,直接pip install pytorch_lightning后安装pytorch_lightning。问题提示在版本v2.0.0`test_epoch_end`已经删除了,那就降低版本。 这里要说一下,对于我这个新手小白,初次看到这个问题还...
validation_step(self, batch, batch_idx)/test_step(self, batch, batch_idx):没有返回值限制,不一定非要输出一个val_loss。 validation_epoch_end/test_epoch_end 工具函数有: freeze:冻结所有权重以供预测时候使用。仅当已经训练完成且后面只测试时使用。
问用PyTorchLightning在多个GPU的DDP模式下运行测试计算ENtest_epoch_end：在ddp模式下，每个gpu在此方法...
5 训练/验证/测试轮结束后 (training_epoch_end/validation_epoch_end/test_epoch_end) 以training_epoch_end 为例,其他类似。 如果需要对整一轮的结果进行处理,比如计算一些平均指标等,可以通过 training_epoch_end 来实现。 def training_epoch_end(self, outputs): ...
2022-1-5, Wed., 13:37 于鸢尾花基地 可以采用如下方式对之前保存的预训练模型进行批量测试：然而，在上述循环中，通过 trainer.test 每执行一次测试，都只是执行了一个 epoch 的测试（也就是执行多次 ptl_module.test_step 和一次 ptl_module.test_epoch_end ），而不可能把 ckpt_list 中的...
self.log('val_loss',loss, on_epoch=True, prog_bar=True, logger=True) 上面的使用的self.log是非常重要的一个方法,这个方法继承自LightningModule这个父类,我们使用这里log就可以在训练时使用ModelCheckpoint对象(用于保存模型的参数对象)去检测测试步骤中的参数(比如这里我们就可以检测val_loss这个值,来确定是否...
bug fix with logging val epoch end + monitor (#3812) decoupled DDP, DDP spawn (#3733, #3817, #3819, #3927) callback system and init DDP (#3836) adding compute environments (#3837, [#3842) epoch can now log independently (#3843) test selecting the correct backend. temp backends while...
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...