pytorch_lightning中lightning_logs里的hparams.yaml输出为空问题

本文介绍了在使用 PyTorch Lightning 框架时遇到的模型参数输出为空的问题。原来,框架中参数应通过 `self.hparams` 而非 `self.args` 来进行传递和访问,修正此错误后,参数能够正确输出。注意在后续代码中使用参数时要使用 `self.hparams` 前缀。
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  问题就是如上述所示,pytorch_lightning里边是自带可以输出参数内容的,就如下图所示
在这里插入图片描述
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  但是我在学习这个框架并输出结果的时候发现我这里相应的文件生成,但是却没有内容,然后发现是因为给模型传args的时候我的命令是写的

self.args = args

  但后边看这个文件发现它是“hparams”,也就是写self.args根本接收不到,所以输出为空,该成下面的代码即可

self.hparams = args

  当然后面用到这个参数的时候别忘了是self.什么,不要不带self。

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<think>好的,用户需要寻找用于训练的.yaml配置文件示例或模板。首先,我应该回忆一下常见的机器学习框架或工具中如何使用.yaml文件进行配置。比如TensorFlow、PyTorch或者一些特定库如Hugging Face Transformers可能会使用.yaml.yml文件来配置训练参数。 接下来,我需要检查用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。引用[2]提到了在configs/data_config.yaml中注册配置条目,并给出了一些示例结构,包括数据集名称、分割器、标签处理函数和类别数。这可能与用户的需求相关,可以作为一个起点。 用户可能希望一个完整的训练配置文件,而不仅仅是数据部分的配置。因此,我需要综合常见的配置参数,比如模型结构、优化器、学习率、训练轮数、批量大小等,并将它们组织成一个.yaml的示例。同时,要确保语法正确,符合YAML的格式要求,比如缩进、冒号后的格等。 另外,用户可能对如何在不同框架中使用.yaml配置文件感兴趣,比如在PyTorch Lightning或自定义训练脚本中如何加载这些配置。因此,可能需要提供一个加载配置文件的Python代码示例,帮助用户理解如何实际应用这个.yaml文件。 还需要考虑用户可能的错误,比如路径错误、格式错误等,引用[3]提到了无法打开头文件的错误,这可能与系统环境有关,但当前问题主要是配置文件的示例,所以暂时不需要处理这个引用。 最后,应该生成一些相关问题,帮助用户进一步解决可能遇到的问题,比如如何组织多任务学习的配置,如何处理环境变量,或者如何验证配置文件的正确性。这些问题应该自然地从示例中延伸出来,帮助用户深入理解配置文件的用法。</think>以下是训练任务中常用的.yaml配置文件模板示例及说明: ### 基础训练配置文件模板 ```yaml # configs/train_config.yaml seed: 42 # 随机种子 data: dataset_name: "cifar10" data_dir: "./data" batch_size: 128 num_workers: 4 split_ratios: [0.8, 0.1, 0.1] # 训练/验证/测试划分比例 model: type: "resnet18" pretrained: true num_classes: 10 training: epochs: 100 learning_rate: 1e-3 optimizer: "adam" weight_decay: 1e-4 lr_scheduler: "cosine" checkpoint_dir: "./checkpoints" logging: log_dir: "./logs" experiment_name: "exp1" use_wandb: false ``` ### 配置项说明 1. **数据配置**:包含数据集路径$data_dir$、批量大小$batch_size$等参数[^2] 2. **模型配置**:指定网络类型$model.type$和预训练权重加载设置 3. **训练参数**:包含优化器类型$training.optimizer$、学习率$learning_rate$等超参数 4. **日志配置**:支持TensorBoard/WandB等日志记录工具 ### 配置文件加载示例代码 ```python import yaml def load_config(config_path): with open(config_path) as f: config = yaml.safe_load(f) return config # 使用示例 cfg = load_config("configs/train_config.yaml") print(f"Training {cfg['model']['type']} with batch size {cfg['data']['batch_size']}") ```
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