copilot_example.py

# Importar las bibliotecas necesarias
import pytorch_lightning as pl
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import pandas as pd

# Definir un conjunto de datos personalizado para cargar datos de cámaras trampa
class CameraTrapDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file, transform=None):
        """
        Inicializar el conjunto de datos.
        :param csv_file: Ruta al archivo CSV con las anotaciones.
        :param transform: Transformaciones opcionales para aplicar a las imágenes.
        """
        self.data = pd.read_csv(csv_file)
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        """
        Retornar el tamaño del conjunto de datos.
        """
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        """
        Obtener un elemento del conjunto de datos.
        :param idx: Índice del elemento.
        """
        # Aquí asumimos que el CSV tiene columnas 'image_path' y 'label'
        img_path = self.data.iloc[idx]['image_path']
        label = self.data.iloc[idx]['label']

        # Cargar la imagen (esto es un ejemplo, necesitarás usar una biblioteca como PIL o OpenCV)
        image = torch.load(img_path)  # Reemplazar con la carga real de imágenes

        if self.transform:
            image = self.transform(image)

        return image, label

# Definir el módulo de PyTorch Lightning
class CameraTrapModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self, model, learning_rate=1e-3):
        """
        Inicializar el módulo Lightning.
        :param model: Modelo base de PyTorch.
        :param learning_rate: Tasa de aprendizaje.
        """
        super(CameraTrapModel, self).__init__()
        self.model = model
        self.learning_rate = learning_rate
        self.loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

    def forward(self, x):
        """
        Propagación hacia adelante.
        :param x: Entrada.
        """
        return self.model(x)

    def training_step(self, batch, batch_idx):
        """
        Paso de entrenamiento.
        :param batch: Lote de datos.
        :param batch_idx: Índice del lote.
        """
        images, labels = batch
        outputs = self(images)
        loss = self.loss_fn(outputs, labels)
        self.log('train_loss', loss)
        return loss

    def configure_optimizers(self):
        """
        Configurar los optimizadores.
        """
        return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=self.learning_rate)

# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    # Ruta al archivo CSV con datos de cámaras trampa
    csv_file = "camera_trap_data.csv"

    # Crear el conjunto de datos y el DataLoader
    dataset = CameraTrapDataset(csv_file)
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

    # Crear un modelo base (por ejemplo, una red simple)
    base_model = torch.nn.Sequential(
        torch.nn.Flatten(),
        torch.nn.Linear(3 * 224 * 224, 128),  # Ajustar según el tamaño de las imágenes
        torch.nn.ReLU(),
        torch.nn.Linear(128, 10)  # Ajustar según el número de clases
    )

    # Inicializar el módulo Lightning
    model = CameraTrapModel(base_model)

    # Entrenador de PyTorch Lightning
    trainer = pl.Trainer(max_epochs=10)
    trainer.fit(model, dataloader)