MNIST(root="MNIST", download=True, train=False, transform=transform) 在LitAutoEncoder类中添加test_step函数: class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): def training_step(self, batch, batch_idx): ... def test_step(self, batch, batch_idx): # this is the test loop x, y = batch x = x...
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。 classMNISTDataModule(LightningDataModule):def__init__(self,root_dir,val_size,num_workers,batch_size):super(MNISTDataModule,self...
pytorch lightning 有两个最核心的 API:LigtningModule和Trainer。 其中LightningModule 是我们熟悉的 torch.nn.Module 的子类,可以通过 print(isinstance(pl.LightningModule(), torch.nn.Module)) 1. 来验证。这意味着该类同样需要实现 forward 方法,并可直接通过实例调用。 Trainer 则是开始执行模型训练、测试过程...
LightningModule将PyTorch代码整理成5个部分: Computations (init). Train loop (training_step) Validation loop (validation_step) Test loop (test_step) Optimizers (configure_optimizers) 例子: import pytorch_lightning as pl class LitModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__(...
2.1 LightningModule LightningModule必须包含的部分是init()和training_step(self, batch, batch_idx),其中init()主要是进行模型的初始化和定义(不需要定义数据集等)。training_step(...)主要是进行定义每个batch数据的处理函数。 1 2 3 4 5 deftraining_step(self, batch, batch_idx): ...
model = LightningModule(…)trainer = Trainer()trainer.fit(model)1. DataLoader 这可能是最容易提速的地方。靠保存h5py或numpy文件来加速数据加载的日子已经一去不复返了。用 Pytorch dataloader 加载图像数据非常简单。dataset = MNIST(root=self.hparams.data_root, train=train, download=True)loader = ...
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...
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lightning中，你不需要指定训练循环，只需要定义dataLoaders和Trainer就会在需要的时候调用它们。dataset = MNIST(root=self.hparams.data_root, train=train, download=True)loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)for batch in loader: x, y = batch model.training_step(x, y) ......
在PyTorch-Lightning中,不需要显式地编写训练循环,只需要定义好DataLoaders和Trainer,PyTorch-Lightning会在需要的时候自动调用它们。 下面是一个加载MNIST数据集并使用DataLoader进行训练的示例代码: 复制 from torch.utils.dataimportDataLoader from torchvision.datasetsimportMNISTdataset=MNIST(root=self.hparams.data_root,...