2.1 数据模块LightningDataModule 通常情况下,我们需要做一些预处理,以及在定义完自己的dataset后,需要定义dataloader,这里可以直接继承LightningDataModule模块,直接重写其中的方法即可。 class MNISTDataModule(LightningDataModule): def __init__(self,root_dir,val_size,num_workers,batch_size): super(MNISTDataModule...
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...
2 构建DataLoader a. Dataset(继承torch.utils.data.DataSet类,读取训练数据) b. DataLoader & 实现LightningDataModule 3 开始训练 4 实验 后记 Reference 写在前面 最近要开始准备毕业论文,又要重新开始炼丹了。之前在使用Pytorch的时候觉得在完成dataloader和model之后,还要写一堆train&test code有些过于繁琐。
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! Pytorch-Lightning安装 pip安装 conda安装 Pytorch-Lightning优势 不需要手写和维护额外的代码 提供多种优化策略 early-stoppoing 模型...
setup()函数负责对文本数据进行分词处理,并创建用于训练和验证的 PyTorch DataLoader 对象: defsetup(self, stage=None):ifstage =="fit"orstageisNone:self.train_data =self.train_data.map(self.tokenize_data, batched=True)self.train_data.set_format(type="torch", columns=["input_ids","attention_mas...
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) Pytorch Lightning 完全攻略 - 知乎 (zhihu.com) ...
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。第一层有128个隐藏节点,第二层有256个隐藏节点,第三层为输出层,有10个类作为输出。
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调用。 这样就解决了PyTorch老是重复处理数据的问题,这样速度也就提上来了。
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader,TensorDataset import datetime #attention these two lines import pytorch_lightning as pl import torchkeras 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 一,准备数据 %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' ...
将DataLoader 中的 `num_workers` 参数设置为 CPU 的数量。 使用GPU 时,将 DataLoader 中的 `pin_memory` 参数设置为 True。这会将数据分配到页面锁定内存中,从而加快向 GPU 传输数据的速度。 补充说明: 如果处理流数据(即`IterableDataset`),还需要配置每个worker以独立处理传入的数据。