PyTorch Lightning训练MemeNet时出现Trainer未绑定模型报错求助

错误根源 #

你在validation_epoch_end()方法里错误执行了super().__init__()——这是类的构造函数调用，会重新初始化你的MemeNet实例，直接破坏了模型与Trainer之间的绑定关系，导致日志记录时触发该错误。

修复代码 #

删掉super().__init__()这一行即可，修正后的validation_epoch_end()代码如下：

def validation_epoch_end(self, outputs) -> None:
    mean_loss = torch.mean(torch.stack([o["Val_Loss"] for o in outputs]))
    mean_rocauc = np.mean(np.array([o["Score"] for o in outputs]))
  
    self.log("val_loss", mean_loss, on_epoch=True, prog_bar=True)
    self.log("val_score", mean_rocauc, on_epoch=True, prog_bar=True)

补充说明 #

如果你的父类（比如pl.LightningModule）的validation_epoch_end有需要继承的逻辑，应该调用super().validation_epoch_end(outputs)，而不是构造函数__init__。同时确认你的MemeNet类正确继承自pl.LightningModule，保证钩子方法能被Trainer正常调度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NoobC0der