これは潜在的に非常に簡単な質問です。PyTorch ライトニングを始めたばかりで、トレーニング後にモデルの出力を受け取る方法がわかりません。
y_train と y_test の両方の予測をある種の配列 (後のステップで PyTorch tensor または NumPy 配列) として使用して、異なるスクリプトを使用してラベルの横にプロットすることに興味があります。
dataset = Dataset(train_tensor)
val_dataset = Dataset(val_tensor)
training_generator = torch.utils.data.DataLoader(dataset, **train_params)
val_generator = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, **val_params)
mynet = Net(feature_len)
trainer = pl.Trainer(gpus=0,max_epochs=max_epochs, logger=logger, progress_bar_refresh_rate=20, callbacks=[early_stop_callback], num_sanity_val_steps=0)
trainer.fit(mynet)
私の雷モジュールには、次の機能があります。
def __init__(self, random_inputs):
def forward(self, x):
def train_dataloader(self):
def val_dataloader(self):
def training_step(self, batch, batch_nb):
def training_epoch_end(self, outputs):
def validation_step(self, batch, batch_nb):
def validation_epoch_end(self, outputs):
def configure_optimizers(self):
特定の予測関数が必要ですか、それとも表示されない方法が既に実装されていますか?