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)...
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。 classMnistDataModule(pl.LightningDataModule):# 用于加载数据模块def__init__(self,data_dir,batch_size,num_workers):# 这里定义一些超参数并初始化super().__init__()self.data_dir=...
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...
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...
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...
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...
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!
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...
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). ...
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。