LightningDataModule ile veriyi bölmek
Bir LightningDataModule içinde setup metodunu tamamlayacaksın. Doğru veri kümesi bölümlendirmesi, modelin bir alt küme üzerinde eğitilip başka bir alt küme üzerinde doğrulanmasını sağlayarak aşırı öğrenmeyi önler.
dataset önceden içe aktarılmıştır.
Bu egzersiz
PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Veri kümesini eğitim ve doğrulamaya ayırmak için
random_splitiçe aktar. - Veri kümesini
random_splitkullanarak eğitim (%80) ve doğrulama (%20) olarak böl.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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, [____, ____])