classMyDataset(Dataset):def__init__(self,data,labels):self.data=dataself.labels=labelsdef__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):returnself.data[idx],self.labels[idx] (3) 定义 DataModule 继承pl.LightningDataModule定义数据加载逻辑。 classMyDataModule(pl.LightningDataModule...
: pass def __len__(self): pass def __getitem__(self,idx): pass train_data = MyDataset(stage = 'train', ...) val_data = MyDataset(satge = 'val', ...) b. DataLoader & 实现LightningDataModule 使用Pytorch时,根据训练集、测试集等构建不同的DataLoader实例 train_loader = DataLoader(...
PyTorch Lightning对空间分析产生了显著影响,尤其是与深度学习方法搭配使用时。它如何帮助地理分析? 简化模型开发:卷积神经网络(CNN)用于评估卫星图像,时空模型用于预测环境变化,都是PyTorch Lightning简化并加速构建的复杂神经网络模型的例子。 高效训练:PyTorch Lightning通过提供对分布式训练和多GPU配置的内置支持,促进了对...
len = size self.data = torch.randn(size, 3, 32, 32) self.labels = torch.randint(0, num_classes, (size,)) def __getitem__(self, index): return self.data[index], self.labels[index] def __len__(self): return self.len class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): ...
def __getitem__(self, idx): # load images and bbox img_path = os.path.join(self.root_dir, "PNGImages", self.imgs[idx]) mask_path = os.path.join(self.root_dir, "PedMasks", self.masks[idx]) img = Image.open(img_path).convert("RGB") ...
# 读取数据集文件 import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') # 将数据集转换为PyTorch的Dataset from torch.utils.data import Dataset class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, id...
_getitem_:根据索引获取数据样本。此外,你还可以指定一些参数,如: root:数据集的下载和存储路径。 train:是否加载训练集。 download:如果路径下没有数据集,是否自动下载。 transform:对加载的数据进行处理,例如将图像数据转换为PyTorch可处理的Tensor格式。
Pytorch Lightning提供了简洁实例教程，帮助快速上手。数据加载方面，Nuplan数据集通过自定义Dataset继承torch.utils.data.Dataset进行加载。数据预处理在compute_features函数中执行，提取map和agent的特征与目标信息。Trainer.fit()启动训练，每个batchsize自动调用getitem函数，执行数据提取。在数据管理上，...
PyTorch Lightning是面向专业AI研究人员和机器学习工程师的深度学习框架,他们需要在不牺牲大规模性能的情况下获得最大的灵活性。lightning 使你的想法到论文和产品同样速度。LightningModule是原始PyTorch的一个轻量化结构,允许最大的灵活性和最小的库文件。它作为一个模型“配方”,指定所有的训练细节。
当在分布式策略下运行时,Lightning默认为你处理分布式采样器。 也就是说,当在默认情况下,如果你使用的是DDP strategy,那么pyTorch Lightning会默认给你的数据集类包装一个DistributedSampler。 在官方文档中有具体例子: # Don't do in Lightning... data = MNIST(...) ...