ValueErrorValueError: : `val_check_interval` (500)

ValueErrorValueError: : `val_check_interval` (500) must be less than or equal to the number of the training batches (8). If you want to disable validation set `limit_val_batches` to 0.0 instead.`val_check_interval` (500) must be less than or equal to the number of the training batches (8). If you want to disable validation set `limit_val_batches` to 0.0 instead.
 

减少val_check_interval的值，确保小于或等于批次总数。例如，如果你有8个批次，你可以将其设置为小于或等于8。这样做将确保在训练期间至少进行一次验证。例如，你可以将其设置为4或8，这意味着每4个或8个批次进行一次验证。

禁用验证，如果你不想在这次训练中进行验证，可以将limit_val_batches设置为0.0。这样做将完全跳过验证步骤。不过，根据你提供的配置文件格式，这个选项可能需要直接在代码中设置，而不是在配置文件中。

对于第一个选项，修改后的部分将如下所示：

  trainer:
    accelerator: ddp
    precision: 32
    # Indices of GPUs used for training.
    gpus: [0, 1, 2]
    # Path to save logs and checkpoints.
    default_root_dir: /HOME/scz0csh/202005010215
    # Max number of training steps (batches).
    max_steps: 150001
    # Validation frequency in terms of training steps.
    
    # val_check_interval: 500
    val_check_interval: 8  # 或者一个小于等于8的数字
    
    # Log frequency of tensorboard logger.
    log_every_n_steps: 50
    # Accumulate gradients from multiple batches so as to increase batch size.
    accumulate_grad_batches: 1

确保将val_check_interval设置为一个适当的值

这样可以在只有少量批次时进行有效的验证