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...
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...
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...
首先,确保已安装 PyTorch 和 PyTorch-Lightning: 代码语言:txt 复制 pip install torch pip install pytorch-lightning 创建一个简单的预测模型: 代码语言:txt 复制 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import...
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...
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...
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。
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( ...
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_mask","la...
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!