Pytorch-Lightning-practice-repository

Pytorch lightning

참가자 모집과제 수행 출처 및 참고

설치

pytorch_lighting install

⚠️ 주의 1 : 지금 쓰고있는 python == 3.10.4 ver에서는 다음과 같은 Issue가 발생하는 것 같다.

찾아보니 애초에 3.9까지 밖에 지원을 안한다... 가상환경을 새로 설치하자 다음부터는 공식 문서를 참조하자...

가상환경 생성 후 필요한 파일 install

가상환경을 새로 생성하고(3.9) 커널도 생성하자 블로그 참조

conda create --name lightning python=3.9

자주 쓰는것들 install

conda install ipykernel -y
ipython kernel install --user --name=[lightning]
conda install jupyter -y 
conda install jupyterlab -y
conda install -c anaconda numpy -y
conda install -c anaconda pandas -y
conda install -c conda-forge matplotlib -y
conda install -c anaconda scikit-learn -y
conda install -c conda-forge opencv -y
conda install -c conda-forge tqdm -y
conda install pytorch-lightning -c conda-forge -y
conda install -c conda-forge jupyterlab_widgets -y
conda install -c conda-forge ipywidgets-y
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

드디어 error없이 깔끔하게 된다!

---

⚠️ 주의 2

from pytorch_lightning import LightningDataModule

가 안되는경우가 있다. 아직 python = 3.8.10으로 해야할 것 같다. 안됨...

일단 코랩에서 진행

import os
from collections import OrderedDict

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from pytorch_lightning import LightningDataModule, LightningModule, Trainer
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from torchvision.datasets import MNIST

필요한 파일을 import

class MNISTModel(LightningModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10) #linear를 생성 

    def forward(self, x):
        return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0), -1)))

    def training_step(self, batch, batch_nb): #정의 구간? 
        x, y = batch
        loss = F.cross_entropy(self(x), y)
        return loss

    def configure_optimizers(self):
        return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.02) #optimizer를 설정하는 곳인가 보다. 

training부분 마치 keras나 sklearn같다.

mnist_model = MNISTModel()

# Init DataLoader from MNIST Dataset
train_ds = MNIST(PATH_DATASETS, train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
train_loader = DataLoader(train_ds, batch_size=BATCH_SIZE)

# Initialize a trainer
trainer = Trainer(
    gpus=AVAIL_GPUS,
    max_epochs=3,
    progress_bar_refresh_rate=20,
)

# Train the model ⚡
trainer.fit(mnist_model, train_loader)

결과

epoch이 3일때의 결과

epoch 20? linear가 너무 적었나보다.