首先,我们需要导入一些必要的模块,包括 PyTorch、PyTorch Lightning 以及其他辅助库。 ```python3 import os import torch import torch.nn.functional as F fromtorch.utils.dataimport DataLoader, random_split from torchvision import transforms from torchvision.datasets import MNIST import pytorch_lightning as pl ...
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...
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。 同理,在mode...
PyTorch Lightning 专门为机器学习研究者开发的PyTorch轻量包装器(wrapper)。缩放您的模型。写更少的模板代码。 持续集成 使用PyPI进行轻松安装 master(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest) 0.7.6(https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/0.7.6/) 0.7.5(https://pytorch-lightning.readthedocs...
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...
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。 简而言之,数据准备包括四个步骤: 下载图片 图像变换(这些是高度主观的)。 生成训练,验证和测试数据集拆分。 将每个数据集拆分包装在DataLoader中 ...
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader,TensorDataset import datetime #attention these two lines import pytorch_lightning as pl import torchkeras 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 一,准备数据 %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' ...
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...
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!
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...