纪元2: 23%| 3/13 01:44<05:47,34.72s/it,loss=2.72,v_num=7,██▎ //training_epoch_end:输出= {'loss':张量(1.2504)},{'loss':张量(1.4905)},{'loss':张量(1.4158)} 纪元2: 31%| 01:49<04:07 | 4/13秒,27.48秒/秒,loss=2.72,v_num=7,███ 正在验证: 0it 00:00,?it/s 纪...
DP模式是目前使用pl框架进行分布式训练时,需要对代码进行修改。由于它在每轮迭代后都需要将梯度汇总到第一张GPU上进行计算,相对应在pl框架的设计中training_step()、valid_step()、test_step()等内执行的逻辑都是在各自GPU上,最终在xxx_step_end()、xxx_epoch_end()内,将所有输出汇总在第一张GPU上,进行计算和...
1 xx_step,xx_step_end和xx_epoch_end的数据流 2. training 和 validation之间的数据流 torch lightning为了接近接近原生torch的灵活性,设计了相当多的hook. 不过实际上日常的修改一般只需要自定义其中一部分即可. 'training_epoch_end', 'training_step', 'training_step_end', 'validation_epoch_end', 'valid...
test_step(self, batch, batch_idx) 除以上三个主要函数外,还有training_step_end(self,batch_parts) 和 training_epoch_end(self, training_step_outputs)。 -- 即每一个 * 步完成后调用。 -- 即每一个 * 的epoch 完成之后会自动调用。 上面的 * 对train、valid、test都适用 deftraining_step(self,batc...
等价Lightning代码:def training_step(self, batch, batch_idx): prediction = ... return prediction def training_epoch_end(self, training_step_outputs): for prediction in predictions: # do something with these 我们需要做的,就是像填空一样,填这些函数。 组件与函数 API页面:/en/latest/common/lightni...
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...
每个epoch 的损失值可以通过在training_epoch_end方法中输出,下面是相关的代码示例: importpytorch_lightningasplclassMyModel(pl.LightningModule):deftraining_step(self,batch,batch_idx):# 假设我们有一个输入和对应的标签x,y=batch y_hat=self.forward(x)loss=self.loss_function(y_hat,y)returnlossdeftraining...
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): # ... return xxx 1. 2. 3. 其中入参 outputs 是一个列表,包含了每一步 training_step 返回的内容。我们可以在每一轮结束后,...
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...
（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...