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...
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...
import pytorch_lightning as pl from pytorch_lightning.callbacks importModelCheckpoint from pytorch_lightning.loggers importTensorBoardLogger ``` ###DataModule从数据集准备开始 对于PyTorch通常是重写Dataset类,我们这里也可以这么写,但是pl的DataModule有为你提供准备数据集的部分,因此咱们直接上手吧。 ```python3...
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 im...
理论已经足够,现在我们将使用PyTorch Lightning实现LetNet CNN。由于其简单性和小型尺寸,选择了LeNet作为示例。 模型实现 在PyTorch中,新模块继承自pytorch.nn.Module。在PyTorch Lighthing中,模型类继承自ligthning.pytorch.LightningModule。 你可以像使用 nn.Module 类一样使用 ligthning.pytorch.LightningModule,只是它...
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...
Research code (the LightningModule). Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). Non-essential research code (logging, etc... this goes in Callbacks). Data (use PyTorch Dataloaders or organize them into a LightningDataModule). ...
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!
classMNISTDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self,train_dataset,test_dataset,batch_size=32):super().__init__()self.train_dataset=train_dataset self.test_dataset=test_dataset self.batch_size=batch_sizedeftrain_dataloader(self):returnDataLoader(self.train_dataset,batch_size=self.batch...
在PyTorch Lightning中,数据加载是通过DataModule来管理的。以下是一个简单的MNISTDataModule的例子: fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsclassMNISTDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self,batch_size=32):super(MNISTDataModule,self).__init...