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mode...
Pytorch Lightning中的类继承自pytorch_lightning.LightningModule,可以看作是实现模型的整个系统,这个类中需要将模型实现,或是将已有的模型实例化;同时需要对模型训练、验证、测试时的具体操作进行实现 继承pytorch_lightning.LightningModule类时强制要求重写下面三种方法 class FCN(pytorch_lightning.LightningModule): def _...
model=MyLightningModule()trainer=Trainer()trainer.fit(model,train_dataloader,val_dataloader) 如果连validation_step都没有,那val_dataloader也就算了。 伪代码与hooks Hooks页面 deffit(...):on_fit_start()ifglobal_rank==0:# prepare data is called on GLOBAL_ZERO onlyprepare_data()forgpu/tpuingpu/t...
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 (option)如果需要的话,可以调用测试部分代码: test_dataloader() test_step() test_epoch_end() 5. 示例 以MNIST为例,将PyTorch版本代码转为PyTorch Lightning。 5.1 PyTorch版本训练MNIST 对于一个PyTorch的代码来说,一般是这样构...
class MInterface(pl.LightningModule): 用作模型的接口,在__init__()函数中import你准备好的xxxmodel2.py,xxxmodel1.py这些模型。重写training_step方法,validation_step方法,configure_optimizers方法。 当大家在更改模型的时候只需要在对应的模块上进行更改即可,最后train.py主要功能就是读取参数,和调用dataModule和...
Lightning将以下结构强制应用于代码,从而使其可重用和共享: 研究代码(LightningModule)。 工程代码(Trainer)。 非必要的研究代码(Callbacks)。 数据(使用PyTorch DataLoader或将它们放入LightningDataModule中)。 完成此操作后,就可以在多个GPU,TPU,CPU上甚至在16位精度下进行训练,而无需更改代码!
同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器Dataloader中,该数据加载器处理数据集的加载,shuffling,batching。 简而言之,数据准备包括四个步骤: 下载图片 图像变换(这些是高度主观的)。 生成训练,验证和测试数据集拆分。 将每个数据集拆分包装在DataLoader中 ...
同样,PyTorch中的代码与Lightning中的代码相同。 数据集被添加到数据加载器中,该数据加载器处理数据集的加载,改组和批处理。 简而言之,数据准备包括四个步骤: 下载图片 图像变换(这些是高度主观的)。 生成训练,验证和测试数据集拆分。 将每个数据集拆分包装在DataLoader中 ...
pytorch-lightning入门(一)—— 初了解如何从Pytorch 到 Pytorch Lightning (二) | 简要介绍 文章目录 SET SEED dataloader training testing 测试结果显示 AI检测代码解析 import torch from torch import nn import pytorch_lightning as pl from torch.utils.data import DataLoader, random_split ...
同理,在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类,作为模型的中间接口。__init__()函数中import相应模型类,然后老老实实加入configure_optimizers, training_step, validation_step等函数,用一个接口类控制所有模型。不同部分使用输入参数控制。