val_loader = data.DataLoader(valdata, batch_size=16, shuffle=False, drop_last=False, pin_memory=True, num_workers=8) model = CVModule() logger = TensorBoardLogger("./lightning_logs", name="test") trainer = pl.Trainer(max_epochs=2, accelerator='gpu', devices=1, logger=logger, callback...
train_dataloader = DataLoader(mnist_train, batch_size=64) val_loader = DataLoader(mnist_test, batch_size=64) # train model = LightningMNISTClassifier() trainer = pl.Trainer() trainer.fit(model, train_dataloader, val_loader) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 1...
def predict_dataloader(self) -> DataLoader: """Called by Trainer `predict()` method. Use the same data as the test_dataloader.""" return DataLoader(self.mnist_test, batch_size=self.batch_size, num_workers=3) DataModule 的 train_dataloader() 检索训练 DataLoader。 pl.LightningModule training...
预测调用,可以定义一个dataloader,也可以定义测试的数据模块,同时也能直接对单一一个tensor作为输入,进行预测: rs=trainer.predict(mnist_model,dataloaders=test_loader)rs=trainer.predict(mnist_model,datamodule=test_datamodule) 三. 分布式训练 pytorch_lightning也支持分布式,但是它只支持pytorch原生的DDP,作为被Hugg...
DataLoader(data)LightningModule其实是一个torch.nn.Module,但增加了一些功能:net = Net.load_from_checkpoint(PATH) net.freeze() out = net(x)示例:利用Lightning 构建网络训练网络1. 构建模型import lightning.pytorch as pl import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LitModel(pl....
在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader函数。这些函数往往都是相似的,可以用几个输入args控制不同的部分。
在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。__init__()函数中import相应Dataset类,setup()进行实例化,并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader函数。这些函数往往都是相似的,可以用几个...
from torch.utils.data import DataLoader, random_split import pytorch_lightning as pl 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Step 1: 定义Lightning模型 class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.Sequential( ...
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 复制 importtorch from torchimportnn ...
setup()函数负责对文本数据进行分词处理,并创建用于训练和验证的 PyTorch DataLoader 对象: defsetup(self, stage=None):ifstage =="fit"orstageisNone:self.train_data =self.train_data.map(self.tokenize_data, batched=True)self.train_data.set_format(type="torch", columns=["input_ids","attention_mas...