这可能是一个非常简单的问题。我刚刚开始使用 PyTorch Lightning，不知道如何在训练后接收模型的输出。
我对 y_train 和 y_test 的预测感兴趣，作为某种数组（后续步骤中的 PyTorch 张量或 NumPy 数组），以使用不同的脚本在标签旁边绘制。
dataset = Dataset(train_tensor)
val_dataset = Dataset(val_tensor)
training_generator = torch.utils.data.DataLoader(dataset, **train_params)
val_generator = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, **val_params)
mynet = Net(feature_len)
trainer = pl.Trainer(gpus=0,max_epochs=max_epochs, logger=logger, progress_bar_refresh_rate=20, callbacks=[early_stop_callback], num_sanity_val_steps=0)
trainer.fit(mynet)
在我的闪电模块中，我具有以下功能：
def __init__(self, random_inputs):
def forward(self, x):
def train_dataloader(self):
def val_dataloader(self):
def training_step(self, batch, batch_nb):
def training_epoch_end(self, outputs):
def validation_step(self, batch, batch_nb):
def validation_epoch_end(self, outputs):
def configure_optimizers(self):
我是否需要特定的预测函数，或者是否有任何我看不到的已经实现的方法？