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。这些操作可以包括记录验证性能指标(如准确率、损失等)、保存验证集的预测结果、进行结果的后处理等。 2. 在模型定义中实现on_validation_epoch_end方法 要在PyTorch Lightning的...
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(.....
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...
同理,validation_step_end/test_step_end。 training_epoch_end:在一个训练epoch结尾处被调用;输入参数:一个List,List的内容是前面training_step()所返回的每次的内容;返回:None 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。
下面部分就是循环训练了,_step()的意思就是按batch来进行的部分;_epoch_end()就是所有batch执行完后要进行的部分。 # 循环训练与验证 1. `training_step()` 2. `validation_step()` 3. `validation_epoch_end()` 最后训练完了,就要进行测试,但测试部分需要手动调用.test(),这是为了避免误操作。
validation_step(self, batch, batch_idx) 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。
PyTorch Lightning 中的 on_test_epoch_end PyTorch Lightning 是一个为 PyTorch 提供高阶训练接口的库,其目的是简化深度学习研究和应用的流程。在使用 PyTorch Lightning 时,on_test_epoch_end是一个非常有用的回调方法。本文将详细探讨on_test_epoch_end的作用、如何使用它,并结合具体示例和图示来帮助读者更好地...
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。 AI检测代码解析 def training_epoch_end(self, outputs): ...
defvalidation_step(self, batch, batch_idx): pre=model(batch) loss=self.lossfun(...) # log记录 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ModelCheckp...
🐛 Bug I'm not sure if this is expected behaviour or not, but upgrading to the latest version (from 0.8.1) caused my validation_epoch_end to break. It appears that a CUDA tensor is expected for the metric where before the tensor was devic...