问题标签 [pytorch-lightning]

I have a UNet model. I'm trying for a regression model since, in my output, I have different floating values for each pixel. In order to check the r2score, I tried to put the below code in the model class, training_step, validation_step, and test_step.

from pytorch_lightning.metrics.functional import r2score

r2 = r2score(pred, y)

self.log('r2:',r2)

But it's giving the following error

ValueError: Expected both prediction and target to be 1D or 2D tensors, but recevied tensors with dimension torch.Size([50, 1, 32, 32])

How can I check my model fit?

我正在尝试在 colab 中复制 pytorch 的 N - Beats 模型。我将相同的代码从https://pytorch-forecasting.readthedocs.io/en/stable/tutorials/ar.html复制到 colab 笔记本中。训练单元出现错误。

错误是：

几天都无法处理这个问题，因为我是 NLP 新手，实际解决方案可能非常简单

运行此代码给我 AttributeError: 'QAModel' object has no attribute 'automatic_optimization' after fit() function 可能，问题出在 MT5ForConditionalGeneration 中，因为在将其传递给 funtion() 之后，我们遇到了同样的错误

我有 Model 和 Trainer pytorch-lightning 对象，它们的初始化如下：

然后我开始使用以下方法进行训练：

但是训练被中断了，现在我想使用第 N 次迭代的检查点来恢复它所以我尝试将模型和训练器初始化为：

但是一次又一次地从头开始训练（从第 0 个 epoch 和巨大的错误开始）。我错过了什么？

有没有办法关闭 Hydra 的控制台日志记录，但保留文件日志记录？我遇到了 Hydra 复制所有控制台打印的问题。这些打印由 Pytorch Lightning 处理，我希望它们保持这种状态。但是，我很喜欢 hydra 将它们记录到文件中（每次打印一次），但我不想在控制台中看到我的打印两次。

谷歌搜索这会让你无处可去，所以我决定通过将其发布为可搜索的问题来帮助未来的我和其他人。

给

为log_probs.shape == (16, 4)和为label_batch.shape == (16, 4)

有什么问题？

我使用 pip 安装了 pytorch-lightning，并且在 Mac 上运行。我试过了：

（成功完成）然后：

我得到的是：

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我正在查看PyTorch-Lightning官方文档https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.9.0/lightning-module.html上提供的示例。

这里的损失和度量是在具体批次上计算的。但是当记录一个特定批次的准确性时，它可能相当小且不具有代表性，而是对所有时期的平均值不感兴趣。我是否理解正确，有一些代码对所有批次执行平均，通过时代？

我做了以下事情：

但是得到以下错误：

可能是什么问题？

我正在使用足够小的架构和足够小的数据集，可以很好地适应 GPU，而无需分批工作。

使用 pytorch 闪电训练器时，如何避免我的整个数据集在每个时期都从 CPU 移动到 GPU？有可能做到吗？