文件名称:催化剂:加速深度学习研发
文件大小:4.4MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-02-23 23:45:43
python infrastructure machine-learning natural-language-processing information-retrieval
加速深度学习研发 深度学习研究和开发的PyTorch框架。 它着重于可重现性,快速实验和代码库重用,因此您可以创建新的东西,而不必编写另一个常规的训练循环。 打破循环-使用Catalyst! 项目。 。 : -实验记录和可视化 -加速深度学习研发 -方便的深度学习模型服务 。 入门 pip install -U catalyst import os import torch from torch . nn import functional as F from torch . utils . data import DataLoader from catalyst import dl , metrics from catalyst . contrib . data . cv import ToTensor from catalyst . contrib . datasets import MNIST model = torch . nn . Linear ( 28 * 28 , 10 ) optimizer = torch . optim . Adam ( model . pa