PyTorch Lightning 1.1 : 拡張 (オプション) : LightningDataModule

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PyTorch Lightning 1.1: 拡張 (オプション) : LightningDataModule (翻訳/解説)
翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 02/27/2021 (1.1.x)

* 本ページは、PyTorch Lightning ドキュメントの以下のページを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

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拡張 (オプション) : LightningDataModule

datamodule は共有可能な、再利用可能なクラスでデータを処理するために必要な総てのステップをカプセル化します :

datamodule は PyTorch のデータ処理に伴う 5 つのステップをカプセル化します :

  1. ダウンロード / トークン化 / (前) 処理。
  2. クリーンアップしてそして (おそらく) ディスクにセーブします。
  3. データセット内にロードします。
  4. 変換 (回転、トークン化等…) を適用します。
  5. DataLoader 内にラップします。

そしてこのクラスはどこでもシェアして利用できます :

from pl_bolts.datamodules import CIFAR10DataModule, ImagenetDataModule

model = LitClassifier()
trainer = Trainer()

imagenet = ImagenetDataModule()
trainer.fit(model, imagenet)

cifar10 = CIFAR10DataModule()
trainer.fit(model, cifar10)

 

何故 DataModule が必要なのでしょう？

通常の PyTorch コードでは、データ・クリーニング/準備は通常は多くのファイルに渡り散乱しています。これはプロジェクトに渡り正確な分割と変換を共有して再利用することを不可能にしています。

かつて質問をしたことがあるならば datamodule は貴方のためのものです :

# regular PyTorch
test_data = MNIST(my_path, train=False, download=True)
train_data = MNIST(my_path, train=True, download=True)
train_data, val_data = random_split(train_data, [55000, 5000])

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32)
val_loader = DataLoader(val_data, batch_size=32)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=32)

同値な DataModule は同じ正確なコードを単に体系化しますが、プロジェクトに渡り再利用可能にします。

class MNISTDataModule(pl.LightningDataModule):

    def __init__(self, data_dir: str = "path/to/dir", batch_size: int = 32):
        super().__init__()
        self.data_dir = data_dir
        self.batch_size = batch_size

    def setup(self, stage=None):
        self.mnist_test = MNIST(self.data_dir, train=False)
        mnist_full = MNIST(self.data_dir, train=True)
        self.mnist_train, self.mnist_val = random_split(mnist_full, [55000, 5000])

    def train_dataloader(self):
        return DataLoader(self.mnist_train, batch_size=self.batch_size)

    def val_dataloader(self):
        return DataLoader(self.mnist_val, batch_size=self.batch_size)

    def test_dataloader(self):
        return DataLoader(self.mnist_test, batch_size=self.batch_size)

しかし今、処理の複雑さが増大するにつれて (変換、マルチ GPU 訓練) 、これらのデータセットを再利用可能にしながら Lightning にそれらの詳細を処理させることができますので、同僚と共有したり異なるプロジェクトで利用することができます。

mnist = MNISTDataModule(my_path)
model = LitClassifier()

trainer = Trainer()
trainer.fit(model, mnist)

ここにより現実的で、複雑な DataModule があります、これは datamodule がどれほどより再利用可能であるかを示します。

import pytorch_lightning as pl
from torch.utils.data import random_split, DataLoader

# Note - you must have torchvision installed for this example
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision import transforms


class MNISTDataModule(pl.LightningDataModule):

    def __init__(self, data_dir: str = './'):
        super().__init__()
        self.data_dir = data_dir
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
        ])

        # self.dims is returned when you call dm.size()
        # Setting default dims here because we know them.
        # Could optionally be assigned dynamically in dm.setup()
        self.dims = (1, 28, 28)

    def prepare_data(self):
        # download
        MNIST(self.data_dir, train=True, download=True)
        MNIST(self.data_dir, train=False, download=True)

    def setup(self, stage=None):

        # Assign train/val datasets for use in dataloaders
        if stage == 'fit' or stage is None:
            mnist_full = MNIST(self.data_dir, train=True, transform=self.transform)
            self.mnist_train, self.mnist_val = random_split(mnist_full, [55000, 5000])

            # Optionally...
            # self.dims = tuple(self.mnist_train[0][0].shape)

        # Assign test dataset for use in dataloader(s)
        if stage == 'test' or stage is None:
            self.mnist_test = MNIST(self.data_dir, train=False, transform=self.transform)

            # Optionally...
            # self.dims = tuple(self.mnist_test[0][0].shape)

    def train_dataloader(self):
        return DataLoader(self.mnist_train, batch_size=32)

    def val_dataloader(self):
        return DataLoader(self.mnist_val, batch_size=32)

    def test_dataloader(self):
        return DataLoader(self.mnist_test, batch_size=32)

NOTE: setup は文字列 arg stage を想定します。それは trainer.fit と trainer.test のための setup ロジックを分離するために使用されます。

 

以上