官网地址是:https://lightning.ai/ pip进行安装:pip show pytorch_lightning 下面使用MNIST来展示如何使用pytorch_lightning来简化自己的代码 2.1 数据模块LightningDataModule 通常情况下,我们需要做一些预处理,以及在定义完自己的dataset后,需要定义dataloader,这里可以直接继承LightningDataModule模块,直接重写其中的方法即可。
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_dataloader这几个方法中载入Dataloader即可。 class MInterface(pl.LightningModule): 用作模型的接口,在__...
使用DataModule的另一种方法是将模型模块的初始化延迟到LightningModule的设置方法,如下所示: class LitMNIST(LightningModule): def __init__(self): self.l1 = None def prepare_data(self): download_data() tokenize() def setup(self, stage: Optional[str] = None): # 步骤可能是“拟合”、“验证”...
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...
classMyDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self):super().__init__()...blablabla...defsetup(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ifstage=='fit'or stage is None:self.train_dataset=DCKDataset(self.train_file_path,self.train_file_num...
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 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。
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...
LightningDataModule): def __init__(self, data_dir: str = "./minist/", batch_size: int = 32, num_workers: int =4): super().__init__() self.data_dir = data_dir self.batch_size = batch_size self.num_workers = num_workers def setup(self, stage = None): transform = T....
PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架,旨在简化深度学习模型的开发和训练过程。它通过提供高层次的抽象和自动化处理,使得研究人员可以更专注于模型设计和实验,而无需...