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Realmente quería demostrar el poder completo de combinar PyTorch Lightning con Weights amp;amp; Biases. Así que esto es una especie de situación Reeseamp;#39;s. Son dos grandes sabores que saben muy bien juntos. Así que voy a mostrarte cómo hacer un callback de PyTorch Lightning que te da la capacidad de hacer un registro de medios totalmente flexible con Weights amp;amp; Biases. Si solo usaste PyTorch Lightning, entonces podrías registrar métricas bastante fácilmente. Pero si quisieras registrar cosas como la entrada y salida de tu modelo, vas a tener un poco más de problemas solo con PyTorch Lightning base. Este es un problema porque las DNN a menudo fallan de maneras muy perniciosas y silenciosas. Sabes, la pérdida está disminuyendo, pero en realidad está fallando en cada ejemplo de una clase. Tal vez tengas un error en tu código y la forma en que estás calculando tu precisión es incorrecta. Estos pueden ser errores muy difíciles de rastrear a menos que realmente mires
