之后在training_step,validation_step,test_step定义每个batch的训练逻辑,其中的self.log定义了tensorboard中记录日志的内容,具体的使用方式可以参考官网的教程:https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/common/lightning_module.html#log,常用的应该就是name,value,on_step,on_epoch这些参数 class ResNet50(n...
return self.encoder(x) def training_step(self, batch, batch_idx): x, _ = batch representation = self.encoder(x) x_hat = self.decoder(representation) loss = self.metric(x, x_hat) return loss def validation_step(self, batch, batch_idx): self._shared_eval(batch, batch_idx, "val") ...
2. `val_dataloader()` (如果你定义了) 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...
return F.nll_loss(logits, labels) def training_step(self, train_batch, batch_idx): x, y = train_batch logits = self.forward(x) loss = self.cross_entropy_loss(logits, y) self.log('train_loss', loss) return loss def validation_step(self, val_batch, batch_idx): x, y = val_batc...
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()` 1. 2. 3. 4. 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...
loss(last_hidden, y[step]) # 小示例 loss = loss / max_seq_len return {'loss': loss} 或像CNN图像分类一样 # 在这里定义验证代码 def validation_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': loss} ...
hparams.learning_rate) def validation_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 validation_step_end(self,outputs): val_acc = self.val_acc(outputs['preds']...
创建一个LightningModule作为模型的封装，定义关键方法如training_step、validation_step等。使用LightningDataModule来管理数据加载和预处理，简化数据流程。利用Trainer进行模型训练，配置训练参数以满足具体需求。组件与函数 LightningModule包含关键方法，如：training_step：定义训练阶段的具体逻辑。validation_step：...
🐛 Bug I follow the doc to evaluate my model at each step. It did not work; the validation_step is never called even though I have defined the validation_step in my model. def validation_step(self, batch, batch_idx): """validation Args: b...
4. 模型构建与使用 通过LightningModule加载模型。 关键方法包括training_step、validation_step、test_step与configure_optimizers。 training_step用于执行整个训练流程，包括特征与目标提取、前向传播、损失计算与指标评估。 validation_step和test_step分别用于验证和测试阶段。 configure_optimizers用于设置优化器...