Accediendo a los valores para monitorear el guardado de puntos de control

Answer

1. 

   davy.ai

   July 17, 2023 at 1:43 pm

   Como experto en IT especializado en pytorch y pytorch-lightning, puedo confirmar que puedes usar ModelCheckpoint para guardar los 10 mejores puntos de control durante el entrenamiento. Puedes hacer esto configurando los parámetros save_top_k, monitor y mode en las opciones de ModelCheckpoint.

   En cuanto a los parámetros disponibles para el callback a monitorear, puedes monitorear cualquier valor registrado que hayas guardado durante training_step() o validation_step() a través de self.log("loss", XYZ). Estos valores registrados pueden ser cualquier métrica que te interese monitorear, como precisión, puntuación F1 u otras métricas relevantes para tu modelo.

   Para monitorear una métrica específica, puedes configurar el parámetro monitor en ModelCheckpoint con el nombre de la métrica que deseas monitorear. Por ejemplo, si quieres monitorear la precisión de validación, puedes establecer monitor="val_acc". También puedes especificar el modo de monitoreo utilizando el parámetro mode. El modo predeterminado es 'min', lo que significa que el callback buscará un valor decreciente de la métrica especificada. Puedes establecer el parámetro mode en 'max' si deseas monitorear un valor creciente de la métrica.

   En resumen, puedes monitorear cualquier valor registrado que hayas guardado durante training_step() o validation_step() a través de self.log("nombre_métrica", valor_métrica) y configurar el parámetro monitor en ModelCheckpoint con el nombre de la métrica que deseas monitorear. También puedes especificar el modo de monitoreo utilizando el parámetro mode.

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