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...
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 ...
意味着,若是要将PyTorch模型转换为PyTorch Lightning,我们只需将nn.Module替换为pl.LightningModule 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_dataloa...
LightningModule): def __init__(self, args): super().__init__() self.train_dataset = ... self.val_dataset = ... self.test_dataset = ... ... def train_dataloader(self): return DataLoader(self.train_dataset, batch_size=self.batch_size, shuffle=False, num_workers=0) def val_...
train_data = DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, shuffle=True) return train_data 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 4.2 定义网络结构,定义损失函数,定义SDG函数 4.2.1 使用 Sequential 定义 3 层神经网络 # 最后一层10个输出 ...
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) ...
model=ExtendMNIST()trainer=Trainer(max_epochs=5,gpus=1)trainer.fit(model,mnist_train_loader) 如果你看到ExtendMNIST类中的代码,你会看到它只是覆盖了LightningModule类。使用这种编写代码的方法,你可以扩展以前编写的任何其他模型,而无需更改它,并且仍然可以使用pytorch lightning库。
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...
2.2 LightningDataModule 这一个类必须包含的部分是setup(self, stage=None)方法,train_dataloader()方法。 setup(self, stage=None):主要是进行Dataset的实例化,包括但不限于进行数据集的划分,划分成训练集和测试集,一般来说都是Dataset类 train_dataloader():很简单,只需要返回一个DataLoader类即可。
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...