小编Dav*_*ini的帖子

VS Code 的 Python 扩展最近发布了 TensorBoard 集成，但它似乎对我不起作用。

每当我从命令面板运行“Python：启动 TensorBoard”时，我都会看到 此屏幕。这是 TensorBoard 页面，其中显示默认消息“当前数据集没有活动的仪表板”。命令 plate 命令有两个日志目录选项，“使用当前工作目录”和“选择另一个文件夹”，但似乎都不起作用。

但是，当我使用终端命令正常运行 TensorBoard 时

tensorboard --logdir=...

一切正常。这让我认为我的日志目录和张量板安装设置良好，问题出在 VS Code 或 Python 扩展上。

我应该提到我使用 PyTorch 和 PyTorch Lightning 生成日志，而不是 Tensorflow。（就上下文而言，我使用的是 macOS Big Sur）

有谁知道解决方法是什么？

TL;DR：在 on_train_epoch_start 期间，我想获取所有训练数据上的模型输出，作为一些预训练计算的一部分。我问的是，闪电友好的方法是什么。

这是一个奇怪的问题。

在我的项目中，每 10 个时期我都会选择完整训练数据的一个子集，并仅在该子集上进行训练。在计算要使用哪个子集的过程中，我计算了训练数据集中每个数据点的模型输出。

我的问题是，在 pytorch lighting 中做到这一点的最佳方法是什么？目前我有一个带有on_train_epoch_start钩子的回调。在此挂钩期间，回调从生成自己的数据加载器trainer.datamodule.train_dataloader()，并手动迭代数据加载器，计算模型输出。这并不理想，对吧？

这让我遇到了 pytorch lighting 的问题。例如，当在 GPU 上训练时，我收到错误，因为我的回调使用其自己的数据加载器，而不是训练器的train_dataloader，因此它不在 GPU 上。但是，我无法使用 trainer's train_dataloader，因为在我的回调选择其子集之后，它将 trainer's 更改train_dataloader为该子集，而不是完整的数据集。

我想我有两个主要问题：

1. 有什么方法可以避免制作单独的数据加载器？我可以以某种方式调用火车环路吗？在完整数据集上获取模型输出似乎是一个如此简单的操作，我认为这只是一个简单的操作。
2. 如何获取/使用与所有 Pytorch Lightning 自动修改同步的数据加载器？（例如 GPU/CPU、数据加载工作线程、pin_memory）