LightningDataModule로 데이터 나누기
LightningDataModule의 setup 메서드를 완성해 보세요. 올바르게 데이터셋을 분할하면 모델은 한 부분으로 학습하고 다른 부분으로 검증하여 과적합을 방지할 수 있습니다.
dataset은 이미 미리 임포트되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch Lightning으로 만드는 확장 가능한 AI 모델
연습 안내
- 학습과 검증을 위해 데이터셋을 분할할 수 있도록
random_split을 임포트하세요. random_split을 사용해 데이터셋을 학습용(80%)과 검증용(20%)으로 나누세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import libraries
import lightning.pytorch as pl
from torch.utils.data import ____
class SplitDataModule(pl.LightningDataModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.train_data = None
self.val_data = None
def setup(self, stage=None):
# Split the dataset into training (80%) and validation (20%)
self.____, self.____ = random_split(dataset, [____, ____])