from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from pytorch_lightning import LightningDataModule classMyDataset(Dataset): def __init__(self, data, labels): """ 初始化数据集 :param data: 输入特征,形状为 (N, D),其中 N 是样本数
它利用了 PyTorch Lightning 的 LightningDataModule,这有助于保持数据处理任务的模块化和可复用性。 classDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self, model_name="google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2", batch_size=32):super().__init__()self.batch_size = batch_sizeself.tokenizer = Auto...
data和modle两个文件夹中放入__init__.py文件,做成包。这样方便导入。两个init文件分别是: from .data_interface import DInterface from .model_interface import MInterface 在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,se...
通过定义LightningDataModule的子类,数据集分割、加载的代码将整合在一起,可以实现的方法有: 1classMyDataModule(LightningDataModule):2def__init__(self):3super().__init__()4defprepare_data(self):5#download, split, etc...6#only called on 1 GPU/TPU in distributed7defsetup(self,stage:str):#st...
定义lightningDataModule 来准备数据集和数据加载器。这是一种更方便的方式来准备数据集和数据加载器。 class MnistDataModule(pl.LightningDataModule): def __init__(self, data_dir: str = './data', batch_size: int = 64): super().__init__() self.data_dir = data_dir self.batch_size = bat...
Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTorch DataLoader或将它们放入LightningDataModule中)。 完成此操作后,就可以在多个GPU,TPU,CPU上甚至在16位精度下进行训练,而无需更改代码!
在DInterface和MInterface分别是data_interface.py和model_interface.py中创建的类,他们两个分别就是 class DInterface(pl.LightningDataModule): 用于所有数据集的接口,在setup()方法中初始化你准备好的xxxdataset1.py,xxxdataset2.py中定义的torch.utils.data.Dataset类。在train_dataloader,val_dataloader,test_datal...
数据(Data),用户通过torch.utils.data.DataLoader实现,也可以封装成pl.LightningDataModule。 二,pytorch-lightning使用范例 下面我们使用minist图片分类问题为例,演示pytorch-lightning的最佳实践。 1,准备数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch from torch import nn from torchvision impo...
研究代码 (Research code),用户继承LightningModule实现。 工程代码 (Engineering code),用户无需关注通过调用Trainer实现。 非必要代码 (Non-essential research code,logging, etc...),用户通过调用Callbacks实现。 数据(Data),用户通过torch.utils.data.DataLoader实现,也可以封装成pl.LightningDataModule。 二,pytorch...
这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或者用于预训练 2.2 数据 data 在本教程中,使用MNIST。 让我们生成MNIST的三个部分,即训练,验证和测试部分。 同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器Dataloader中,该数据加载器处理数据集的加载,shuffling,batching。