python - Pytorch Lightning を使用しているときにメトリクス (検証損失など) を TensorBoard に記録する方法は?

Question

私は Pytorch Lightning を使用して (GPU デバイス上で DDP を使用して) モデルをトレーニングしており、TensorBoard は Lightning で使用されるデフォルトのロガーです。

私のコードは、トレーニングと検証の各ステップでそれぞれトレーニングと検証の損失を記録するように設定されています。

class MyLightningModel(pl.LightningModule):

    def training_step(self, batch):
        x, labels = batch
        out = self(x)
        loss = F.mse_loss(out, labels)
        self.log("train_loss", loss)
        return loss

    def validation_step(self, batch):
        x, labels = batch
        out = self(x)
        loss = F.mse_loss(out, labels)
        self.log("val_loss", loss)
        return loss

TensorBoard はタブにtrain_lossとval_lossチャートの両方を正しくプロットしSCALERSます。ただし、HPARAMS左側のサイド バーのタブでは、 のhp_metric下にしか表示されませんMetrics。

ただし、HPARAMS左側のサイド バーのタブでは、 のhp_metric下にしか表示されませんMetrics。

セクションにtrain_lossとval_lossを追加するにはどうすればよいですか? このようにして、 の代わりにMetricsを使用できるようになります。val_lossPARALLEL COORDINATES VIEWhp_metric

画像表示hp_metricとなしval_loss:

Pytorch 1.8.1、Pytorch Lightning 1.2.6、TensorBoard 2.4.1 の使用