Pytorch-lightning 奇怪的错误：实现的方法没有覆盖其父级的方法

如何解决Pytorch-lightning 奇怪的错误：实现的方法没有覆盖其父级的方法

我正在尝试使用库 Pytorch Lightning，但遇到了一个我无法解决的奇怪错误。我无法提供最小的工作实现，因为我的代码分散在多个模块中并且不使用许多预构建的组件。此外，我无法共享我正在使用的数据。不过，我希望能找到一些帮助。

基本上，我使用了一个 VGG 网络，它实现了 pytorch-lightning 库所需的方法：

import pytorch_lightning as pl
[...]

class VGG(pl.LightningModule):
   [...]

   def forward(self,x):
       x = self.conv_layers(x)
       x = x.reshape(x.shape[0],-1)
       x = self.output(x)
       return x

   def configure_optimizers(self):
    # in the docs on the pytorch-lightning website,the self.parameters() 
    # below appears both with parentheses and without,# i.e.,both self.parameters() and self.paramters
    # I tried both with no changes
    optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=self.config["learning_rate"],momentum=self.config["momentum"])
    lr_scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer,'min',factor=0.05,patience=5,cooldown=0,verbose=True)
    return optimizer,lr_scheduler

   def training_step(self,batch,batch_idx):
       x,y = batch
       y_hat = self.forward(x)
       loss =  F.cross_entropy(y_hat,y)
       return {'loss':loss}

我有一个 DataModule 提供训练、验证和测试数据：

from pytorch_lightning import LightningDataModule

class MyDataModule(LightningDataModule):
def train_dataloader(self):
        if self.train_DL is None:
            self.train_DL = self._from_indexes_to_dataloader("train_i.tsv")
        return self.train_DL
    
    def val_dataloader(self):
        if self.valid_DL is None:
            self.valid_DL = self._from_indexes_to_dataloader("valid_i.tsv")
        return self.valid_DL
    
    def test_dataloader(self):
        if self.test_DL is None:
            self.test_DL = self._from_indexes_to_dataloader("test_i.tsv")
        return self.test_DL

一个外部脚本试图通过以下方式训练模型：

import pytorch_lightning as pl
[...]
model = VGG(config)
trainer = pl.Trainer(gpus=1,max_epochs=config["n_epochs"],progress_bar_refresh_rate=5)
datamodule = MyDataModule(config,logger=log)
trainer.fit(model,datamodule)

但是当我尝试运行它时，pytorch-lightning 告诉我我忘记实现方法 training_step：

pytorch_lightning.utilities.exceptions.MisconfigurationException: 
No `training_step()` method defined. 
Lightning `Trainer` expects as minimum a `training_step()`,`train_dataloader()` and `configure_optimizers()` to be defined.

错误是由于他们的检查器 pytorch_lightning.utilities.model_helpers.py 不认为我的 VGG 已经覆盖了 training_step 方法。在其 is_overriden(.) 方法中：

def is_overridden(method_name: str,model: Union[LightningModule,LightningDataModule]) -> bool:
    # if you pass DataModule instead of None or a LightningModule,we use LightningDataModule as super
    # TODO - refector this function to accept model_name,instance,parent so it makes more sense
    super_object = LightningModule if not isinstance(model,LightningDataModule) else LightningDataModule

    if not hasattr(model,method_name) or not hasattr(super_object,method_name):
        # in case of calling deprecated method
        return False
    instance_attr = getattr(model,method_name)
       
    if not instance_attr:
        return False
    super_attr = getattr(super_object,method_name)

    # when code pointers are different,it was implemented
    if hasattr(instance_attr,'patch_loader_code'):
        # cannot pickle __code__ so cannot verify if PatchDataloader
        # exists which shows dataloader methods have been overwritten.
        # so,we hack it by using the string representation
        is_overridden = instance_attr.patch_loader_code != str(super_attr.__code__)
    else:
        is_overridden = instance_attr.__code__ is not super_attr.__code__
        print(method_name)
        print(instance_attr.__code__)
        print(super_attr.__code__)
        print(f'last is_overriden should be True,but it is {is_overridden}')
    return is_overridden

最后一次检查失败。我添加的 print 的输出是：

training_step
<code object training_step at 0x7f22e26cc870,file "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/pytorch_lightning/core/lightning.py",line 531>
<code object training_step at 0x7f22e26cc870,line 531>
last is_overriden should be True,but it is False

基本上我的 training_step 类中的 VGG “指向”其超类的相同代码。有没有人能告诉我为什么它不考虑VGG来覆盖其父级的方法？

谁能告诉我应该看什么？ 我试图在他们的支持论坛上提问，但我的问题和其他许多人一样，仍未得到解答。

VGG、数据集和 pytorch DataLoader 在没有 pytorch-lightning 和仅 pytorch 的情况下使用时正常工作。