3-layer network (illustration by: William Falcon)要将模型转换为PyTorch Lightning,只需将pl.LightningModule替换掉nn.Module Lightning 提供了结构化的 PyTorch code 看!两者的代码完全相同! 这意味着可以像使用PyTorch模块一样完全使用LightningModule,例如预测 或者用于预训练 2.2 数据 data 在本教程中,使用MNIST。
数据(Data),用户通过torch.utils.data.DataLoader实现,也可以封装成pl.LightningDataModule。 二,pytorch-lightning使用范例 下面我们使用minist图片分类问题为例,演示pytorch-lightning的最佳实践。 1,准备数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch from torch import nn from torchvision im...
class MNISTDataModule(pl.LightningDataModule): def __init__(self, data_dir: str = "./minist/", batch_size: int = 32, num_workers: int =4): super().__init__() self.data_dir = data_dir self.batch_size = batch_size self.num_workers = num_workers def setup(self, stage = Non...
LightningModule:用户需要定义自己的LightningModule类来实现模型的训练、验证、测试逻辑。 Trainer:用于管理模型训练、验证和测试过程的类,可以配置多种选项,如训练周期数、设备、数据加载器等。 DataModule:负责数据的准备、划分和加载,允许用户将数据处理逻辑与模型训练逻辑分离。 PyTorch Lightning的优势 代码结构更清晰:...
Engineering code (you delete, and is handled by the Trainer). Non-essential research code (logging, etc... this goes in Callbacks). Data (use PyTorch Dataloaders or organize them into a LightningDataModule). Once you do this, you can train on multiple-GPUs, CPUs and even in 16-bit pr...
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! Pytorch-Lightning安装 ...
data和modle两个文件夹中放入__init__.py文件,做成包。这样方便导入。两个init文件分别是:from .data_interface import DInterface和from .model_interface import MInterface 在data_interface中建立一个class DInterface(pl.LightningDataModule):用作所有数据集文件的接口。_...
在上面的代码中,我们定义了一个MyDataModule类来加载数据,并且定义了一个MyModel类来构建模型。你需要根据你的具体任务来实现这两个类。 步骤2:配置训练选项 在PyTorch Lightning中,我们使用Trainer来配置训练选项。下面是一个例子: frompytorch_lightningimportTrainer# 创建一个Trainer实例trainer=Trainer(gpus=1,max_...
LightningDataModule 类,定义数据加载和预处理的逻辑,然后将其传递给 Trainer 类进行训练。 分布式训练和混合精度训练:PyTorch Lightning 支持分布式训练和混合精度训练,可在多个 GPU 或多台机器上加速模型的训练。它提供了与 PyTorch 的分布式训练和混合精度训练的集成,使得用户可以轻松地进行规模化的训练。 实验管理和...
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。 classMNISTDataModule(LightningDataModule):def__init__(self,root_dir,val_size,num_workers,batch_size):super(MNISTDataModule,self...