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...
9.1 将DataLoaders传递给.fit 假设当前实例化DataLoader了: mnist_train = DataLoader(mnist_train_instance, batch_size=64) 将DataLoaders对应的对象传递给.fit函数: model = LitMNIST() trainer = Trainer() trainer.fit(model, mnist_train) #将mnist_train传递给.fit函数 9.2 LightningModule DataLoaders 将模...
LightningDataModule): def __init__(self, data_dir: str = './data', batch_size: int = 64): super().__init__() self.data_dir = data_dir self.batch_size = batch_size self.transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) def ...
3-layer network (illustration by: William Falcon)要将模型转换为PyTorch Lightning,只需将pl.LightningModule替换掉nn.Module Lightning 提供了结构化的 PyTorch code 看!两者的代码完全相同! 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。
pytorch lightning通过提供LightningModule和LightningDataModule,使得在用pytorch编写网络模型时,加载数据、分割数据集、训练、验证、测试、计算指标的代码全部都能很好的组织起来,显得主程序调用时,代码简洁可读性大幅度提升。 1. pytorch lightning的安装 1pip install pytorch-lightning2conda install pytorch-lightning -c...
自定义DataModule 这种方法是继承pl.LightningDataModule来提供训练、校验、测试的数据。 class MyDataModule(pl.LightningDataModule): def __init__(self): super().__init__() ...blablabla... def setup(self, stage): # 实现数据集的定义,每张GPU都会执行该函数, stage 用于标记是用于什么阶段 ...
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...
在data.py 文件中,DataModule 类被设计用来处理数据加载和预处理的所有环节。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):su...
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和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。__...
创建LightningDataModule 类: LightningDataModule 类用于管理数据加载和预处理的过程。您可以继承 LightningDataModule 类,并实现其中的一些方法,如 prepare_data()、setup()、train_dataloader() 和 val_dataloader() 等。 classMyDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self):super(MyDataModule,self)....