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以下是一个有效的 Pytorch Lightning DataModule。 <pre><code>import os from pytorch_lightning import LightningDataModule impor
我有离散的日常特征和目标时间序列,我正在尝试为 seq2seq 建模实现一个基本的 Transformer。我构建我的
我的变分自动编码器似乎适用于 MNIST,但在稍微“更难”的数据上失败。<br/> “失败”是指至少有两个
是否有约定在 PyTorch Lightning 中实现某种 <code>predict()</code> 方法,在使用 <code>forward()</code> 执行实际预测
这可能是一个非常简单的问题。我刚开始使用 PyTorch 闪电,无法弄清楚如何在训练后接收模型的输出。</
<code>Sequential</code> 块的示例代码是 <pre><code>self._encoder = nn.Sequential( # 1, 28, 28 nn.Conv2d(in_chan
假设我的训练/有效/测试数据集 <code>batch_size</code> 和 <code>shuffle</code> 正常。 当我进行训练/验证/测
对于机器学习任务,我正在转换两个张量,如代码片段 (1) 所示,以使它们符合 pytorch-lightning 的 ROC 指标
以下代码适用于单个 GPU,但在使用多个 GPU 时引发错误 运行时错误:只能为标量输出隐式创建 grad
我正在尝试将迁移学习用于图像分割任务,我的计划是使用预训练模型的前几层(例如 VGG16)作为编码
我想在张量板中绘制标准折线图 - 每个时期。 在 Matplotlib 中,我将只使用 <code>plt.plot(np.arange(100), n
尝试使用 Pytorch Lightning 实现一个简单的多标签图像分类器。这是模型定义: <pre><code>import torch from tor
当我使用 ddp 模式(2 个 GPU)在集群上启动我的主脚本时,Pytorch Lightning 会复制主脚本中执行的任何内容
在 PyTorch Lightning 中的 <code>validation_step()</code> 中记录我的验证损失时: <pre><code>def validation_step(self, ba
我有一个 UNet 模型。我正在尝试回归模型,因为在我的输出中,每个像素都有不同的浮动值。为了检查 r
我正在尝试在 colab 中复制 pytorch 的 N - Beats 模型。我将相同的代码从 <a href="https://pytorch-forecasting.readthedo
好几天都无法解决这个问题,因为我是 NLP 新手,实际解决方案可能非常简单 <pre><code>class QAModel(pl.Lig
我有 Model 和 Trainer pytorch-lightning 对象,它们初始化如下: <pre><code>checkpoint_callback = ModelCheckpoint( fi
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 复制我所有控制台打印的