由于 Pytorch Lightning 为模型检查点提供自动保存，我使用它来保存 top-k 最佳模型。特别是在培训师设置中
我使用 Pytorch Lightning 用膜翅目照片（灵感来自 <a href="https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.
我目前正在尝试拟合一个极其简单的模型，该模型基本上应该为直方图匹配找到最佳直方图。我写了一
VS Code <a href="https://devblogs.microsoft.com/python/python-in-visual-studio-code-february-2021-release/" rel="nofollow noreferrer">rec
使用以下代码片段记录指标时：
<pre><code> def training_epoch_end(self, outs):
self.__common_epoch_end_report(
在 <code>LightningModule</code> 中，Pycharm 允许 2 种自动完成方法：
<pre><code>class MyModel(LightningModule):
def
我正在增量学习中体验知识蒸馏。基本上，在每个阶段我都会初始化一个新模型并将其作为学生模型在
我正在 Azure Databricks 集群（在笔记本上）训练 PyTorch 模型，使用 PyTorch Lightning，并使用 mlflow 进行跟踪。
我正在尝试构建一个基本的 GAN 以熟悉 Pytorch。我对 Keras 有一些（有限的）经验，但由于我必须在 Pytorch
我正在使用 PyTorch 闪电来为回归问题开发卷积神经网络。我已将我的数据划分为训练、验证和测试数据
我想使用预训练的 BERT 模型，以便将其用于文本分类任务（我正在使用 Huggingface 库）。然而，预训练模
我正在尝试在一定数量的时期后保存训练模型的检查点权重，并继续使用 PyTorch 从最后一个检查点训练
我使用 <code>pytorch lightning</code> 训练了一个模型，并且特别欣赏使用多个 GPU 的便利性。现在在训练后，
<strong>TL;DR：</strong> 在 on_train_epoch_start 期间，我想在所有训练数据上获得模型的输出，作为一些预训练
我正在使用 Torch Metrics 来尝试计算模型的准确性。但我收到这个错误。我尝试使用 <code>.to(device="cuda:0
我想在分类层之前添加一个额外的层（和 dropout）（我使用的是 PyTorch 闪电）什么是最好的方法？
我想使用 <code>NumPy</code> 创建一个数据集，然后想训练和测试一个简单的模型，比如“线性或逻辑”。</p
我使用 PyTorch Lightning 的 <code>NumPy</code> 方法在 <code>prepare_data()</code> 方法中使用 <code>DataModules</code> 创建
我正在尝试通过编写一个非常简单的 <code>PyTorch Lightning</code> 来学习 <code>DataModuleClass</code>。在 <code>prepar
我有一个 3 文件。在 <code>datamodule</code> 文件中，我创建了数据并使用了 <code>PyTorch Lightning</code> 的基本
