问题描述
我已经训练了一些 pytorch-lightning 模型，使用
...
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(dirpath=lightning_checkpoints_path)
trainer = Trainer(deterministic=config.is_deterministic,max_epochs=config.num_epochs,default_root_dir=lightning_checkpoints_path,logger=logger,callbacks=[checkpoint_callback],gpus=1
)
trainer.fit(model,datamodule=datamodule)
我现在想训练另一个模型，该模型通过相同的 datamodule，但这次输入到新模型的每个数据点都应该是已经训练过的模型的输出，在 eval 模式下运行.
我在文档中找不到任何类似的东西，在普通的 Pytorch 中做同样的事情非常麻烦，这就是我首先使用闪电的原因。
我想这样做是为了创建一个由 VAE 和分类器组成的半监督学习框架。
这是解释here。
解决方法
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