代码: importpytorch_lightningaspl# 定义Lightning模型classLightningModel(pl.LightningModule):def__init__(self,model):super(LightningModel,self).__init__()self.model=modeldeftraining_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch y_hat=self.model(x)loss=F.cross_entropy(y_hat,y)returnlossdefconfigure_o...
1)datasets:提供常用的数据集加载,设计上都是继承自torch.utils.data.Dataset,主要包括MMIST、CIFAR10/100、ImageNet和COCO等。 2)models:提供深度学习中各种经典的网络结构以及训练好的模型(参数选择 pretrained=True),包括AlexNet、VGG系列、ResNet系列、Inception系列等。 3)transforms:常用的数据预处理操作,主要包括...
这个例子是用pytorch lightning训练的一种方法。当然,你可以对pytorch进行自定义风格的编码,因为pytorch lightning具有不同程度的灵活性。你想看吗?让我们继续。 通过例子进行比较 好了,在完成安装之后,让我们开始编写代码。要做的第一件事是导入需要使用的所有库。在此之后,你需要构建将用于训练的数据集和数据加载器。
数据加载方面，Nuplan数据集通过自定义Dataset继承torch.utils.data.Dataset进行加载。数据预处理在compute_features函数中执行，提取map和agent的特征与目标信息。Trainer.fit()启动训练，每个batchsize自动调用getitem函数，执行数据提取。在数据管理上，LightningDataModule用于数据集划分，Nuplan使用setup、teardow...
datamodule: Optional[LightningDataModule] = None, ckpt_path: Optional[str] = None, ) -> None: call._call_and_handle_interrupt(self, self._fit_impl, model, train_dataloaders, val_dataloaders, datamodule, ckpt_path) # 调用_fit_impl方法执行实际的训练流程,并通过call._call_and_handle_inter...
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...
在训练和验证方法中,我们首先从PyTorch-Lightning的父类中调用setup方法来设置数据集和模型。然后,我们定义训练和验证的循环,使用PyTorch的自动梯度计算功能来计算损失并反向传播。在每个训练步骤中,我们使用PyTorch-Lightning提供的hooks来自动记录训练过程中的各种信息,如损失、准确率等。为了使训练过程更加高效,我们还可以...
当在分布式策略下运行时,Lightning默认为你处理分布式采样器。 也就是说,当在默认情况下,如果你使用的是DDP strategy,那么pyTorch Lightning会默认给你的数据集类包装一个DistributedSampler。 在官方文档中有具体例子: # Don't do in Lightning... data = MNIST(...) ...
高效且训练速度快。Lightning还允许使用PyTorch的所有多进程和并行工作技巧(如DDP),而无需编写额外的代码。 内置开发工具,如健全性检查(用于验证和训练循环以及模型架构)、即时创建过拟合数据集、早停回调、最佳权重管理等。例如https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/debug/debugging_basic.html ...