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Estoy utilizando Pytorch Lighting y Tensorboard como biblioteca de PyTorch Forecasting, ya que está construida utilizando ambos. Quiero crear mis propias curvas de pérdida utilizando matplotlib y no quiero utilizar Tensorboard. ¿Es posible acceder a las métricas en cada época mediante un método? ¿Pérdida de validación, pérdida de entrenamiento, etc.? . . . Read more
Estoy tratando de ejecutar un bucle sobre un conjunto de parámetros y quiero crear una nueva red para cada parámetro y dejar que aprenda durante algunos epochs. Actualmente mi código se ve así: def optimize_scale(self, epochs=5, comp_scale=100, scale_list=[1, 100]): trainer = pyli.Trainer(gpus=1, max_epochs=epochs) for scale in scale_list: test_model = CustomNN(num_layers=1, . . . Read more
Encontré una solución, la dejé como respuesta a esta pregunta a continuación. Información sobre el proyecto: Tarea de clasificación con 2 clases. Estoy tratando de obtener la salida de la capa completamente conectada de mi modelo para cada imagen que ingreso en el modelo durante la ejecución. Planeo usarlos después . . . Read more
Estoy utilizando el VAE pre-entrenado CIFAR-10 de lightning-bolts. Debería ser capaz de regenerar imágenes con la calidad que se muestra en esta imagen tomada de la documentación (LHS son las imágenes reales, RHS son las generadas). Sin embargo, cuando escribo un simple script que carga el modelo, los pesos y . . . Read more
Al crear un nuevo registrador de TensorBoard en PyTorch Lightning, las dos cosas que se registran de forma predeterminada son la época actual y la métrica hp. Pude desactivar el registro de hpmetric al establecer default_hp_metric=False, pero no puedo encontrar nada para desactivar el registro de la época. He buscado . . . Read more