LightningModule: 用来定义模型结构(和Pytorch不同) Data Set: 使用DataLoader(和Pytorch一样) Trainer: 将数据注入模型进行训练(和Pytorch不同) Loss Function: 使用nn.CrossEntropyLoss(和Pytorch一样) 下面通过一个简单的Pytorch向PL转化案例来具体解析上述部分。 3.1 Pytorch 原代码 ### Model ### class NN(nn...
transform) def train_dataloader(self): return DataLoader(self.mnist_train, batch_size=self.batch_size, shuffle=True) def val_dataloader(self): return DataLoader(self.mnist_val, batch_size=self.batch_size) def test_dataloader(self): return DataLoader(self.mnist_test, batch_size=self.batch_size...
# 实例化模型model=MNISTModel()# 开始训练trainer.fit(model,train_loader) 1. 2. 3. 4. 5. 序列图 以下是分布式训练过程中各个组件之间的交互流程: DataLoaderModelTrainerUserDataLoaderModelTrainerUser开始训练加载数据输入数据返回损失输出训练状态 结尾 以上就是通过PyTorch Lightning进行分布式训练的整个流程。通过...
val_dataloader():与train_dataloader一样,用于初始化DataLoader对象,并返回 有些时候也会定义collate_fn函数,在DataLoader创建时传入collate_fn参数,用于对Dataset进处理(但实际上一般是在Dataset类中定义,根据Dataset的属性类个性化配置)。 三、常见问题 参考网站: pytorch_lightning 全程笔记 - 知乎 (zhihu.com) Pyto...
# train_step loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() for batch in val_dataloader: # validation_step # ... # validation_step # *_step_end # ... # *_step_end 4. 使用Lightning的好处 只需要专注于研究代码 不需要写一大堆的.cuda()和.to(device),Lightning会帮你自动处理。
上述代码中:batch 即为从 train_dataloader 采样的一个batch的数据,batch_idx即为目前batch的索引。 pl.Trainer的主要参数 1、默认为每1个校验一次,即自动调用函数,可以进行设置 trainer=pl.Trainer(check_val_every_n_epoch=1) 2、设置GPU trainer=pl.Trainer(gpu=0) ...
train_loader = DataLoader(MNIST(os.getcwd(), train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor()), batch_size=32) model = LitClassifier() trainer = pl.Trainer(gpus=8, precision=16) trainer.fit(model, train_loader) 其他示例 GAN (https://colab.research.google.com/drive/1F_RNcHzTfFu...
print(train_data.data.shape) 1. 2 迭代器 DownLoader类是pytorch提供的迭代器,可以将每一条数据样本拼接成一个batch,并提供多线程加速优化和数据打乱操作 AI检测代码解析 #定义迭代器 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset = train_data, ...
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...
mnist_train=MNIST(os.getcwd(),train=True,download=True,transform=transform)mnist_train_loader=DataLoader(mnist_train,batch_size=64) 正如上面看到的代码,我们使用来自torchvision的MNIST数据集,并使用torch.utils.DataLoader创建数据加载器。现在,在下面的代码中,我们使网络与28x28像素的MNIST数据集想匹配。第一层...