Open Azai-yx opened 3 months ago
最直接的办法,就是直接修改configs/mnist/plain_usage/cfg.py
。以改为 CIFAR10 数据集为例,只需要修改cfg.dt
下的配置项:
cfg.dt.cls = CIFAR10
cfg.dt.ini.root = '/tmp/data'
cfg.dt.ini.transform = T.Compose([T.ToTensor(), T.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
不过,我们更推荐参考继承一节中的例子,写一个新配置,新配置继承configs/mnist/plain_usage/cfg.py
,但将数据集修改为自定义数据集。还是以改为 CIFAR10 为例:
-- configs/CIFAR10/cfg.py --
from alchemy_cat.dl_config import Config
import torchvision.transforms as T
from torchvision.datasets import CIFAR10
cfg = Config(caps='configs/mnist/plain_usage/cfg.py')
cfg.dt.override()
cfg.dt.cls = CIFAR10
cfg.dt.ini.root = '/tmp/data'
cfg.dt.ini.transform = T.Compose([T.ToTensor(), T.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
之前没有太多的调参经验,想知道像这里的MNIST如果要替换成自己的dataset的话大致需要怎么做?
from torchvision.datasets import MNIST from alchemy_cat.dl_config import Config
cfg = Config()
cfg.rand_seed = 0
cfg.dt.cls = MNIST cfg.dt.ini.root = '/tmp/data' cfg.dt.ini.train = True
... Code Omitted.