# 图片存储在当前路径(os.getcwd())下,data文件夹中的test文件夹中 input_dir = os.path.join(os.getcwd(), "data", "test") output_dir = os.path.join(os.getcwd(), "data", "result") 1. 2. 3. 4. 5. 2、存储图片名的list 将test中的图片按照名字排序并且存储到一个list当中去——等下...
idx):returnself.data[idx],self.labels[idx]classSimpleModel(pl.LightningModule):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.model=nn.Linear(10,2)defforward(self,x):returnself.model(x)deftraining_step(self,batch,batch_idx):x,y=batch...
这里是官方教程:PyTorch Lightning 1.9.0 documentation。 模型架构 import pytorch_lightning as pl import torch import torch.nn as nn frompytorch_lightning.loggers import TensorBoardLogger from torchvision.models import resnet50 import torch.optim as optim from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoi...
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model_...
def test_step(self, batch, batch_idx): # 测试步骤逻辑 pass def configure_optimizers(self): # 配置优化器 pass # 2. 创建训练、验证和测试数据加载器 train_loader = ... val_loader = ... test_loader = ... # 3. 创建PyTorch Lightning训练器 ...
解决方案 PTL提供了“回调类（Callback）”（在 pytorch_lightning.callbacks 中），可以自定义一个回调类，并重载 on_test_epoch_end 方法，来监听 ptl_module.test_epoch_end 。 如何使用？只需要在定义 trainer 时，把该自定义的回调函数加入其参数 callbacks 即可： ptl.Trainer(callbacks=...
也许这时候，你还看不出这个Lightning的神奇之处。不着急，我们接着看。数据 接下来是数据的准备部分，代码也是完全相同的，只不过Lightning做了这样的处理。它将PyTorch代码组织成了4个函数，prepare_data、train_dataloader、val_dataloader、test_dataloader prepare_data 这个功能可以确保在你使用多个GPU的时候，不会...
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。
pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。 pytorch-lightning 之于 pytorch,就如同keras之于 tensorflow。...通过使用 pytorch-lightning,用户无需编写自定义训练循环就可以非常简洁地在CPU、单GPU、多GPU、乃至多TPU上训练模型。...#安装 pip install pytorch-lightning #引入 import pytorch_lightning ...
接下来,我们将定义训练和验证函数,并在PyTorch Lightning中训练我们的模型。首先,我们需要导入数据集,并使用DataLoader将其分成训练集和测试集:train_dataset = MNIST(root=’./data’, train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)test_dataset = MNIST(root=’./data’, train=False, transform=...