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...
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...
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。 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。
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...
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...
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...
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...