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...
"" # update the current_epoch in-case of checkpoint reload if not self._iteration_based_training(): self.epoch_progress.current.completed = self.epoch_progress.current.processed self.trainer.reset_train_dataloader(self.trainer.lightning_module) # reload the evaluation dataloaders too for proper ...
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...
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...
# 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。通过这五个步骤,我们实现了...
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,不会下载多个数据集或者对数据进行多重操作。这样所有代码都确保关键部分只从一个GPU调...
# 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) ...
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...
train_dataloader() val_dataloader() 4.4 训练 每个batch的训练被称为一个step,故先运行train_step函数。 当经过多个batch, 默认49个step的训练后,会进行验证,运行validation_step函数。 当完成一个epoch的训练以后,会对整个epoch结果进行验证,运行validation_epoch_end函数 ...