文件名称：Pytorch-Template:pytorch模板文件生成器
文件大小：40KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-19 16:55:57
Python
PyTorch模板项目 pytorch模板文件生成器，它支持数据集，数据加载器，模型，优化器，损失，优化器和lr_scheduler的多处理程序。 要求 Bash（Linux） Python> = 3.6 requirements.txt 特征 清晰的文件夹结构，适用于许多深度学习项目。 .json配置文件支持，方便进行参数调整。 支持多数据集，多数据加载器，多模型，多优化器，多损耗，多优化器和多lr_scheduler。 以上所有内容都可以在.json配置中构建！ 通过在.bashrc中添加PATH，您可以在所有路径下执行torch_new_project.py 。 可自定义的命令行选项可更方便地进行参数调整。 检查点保存和恢复。 抽象基类，可加快开发速度： BaseTrainer处理检查点的保存/恢复，训练过程日志记录以及初始化各种对象。 BaseDataset处理
【文件预览】：
Pytorch-Template-master
----parse_config.py(7KB)
----.flake8(88B)
----.gitignore(51B)
----README.md(15KB)
----utils()
--------util.py(2KB)
--------examples()
--------__init__.py(20B)
----copy_exclude(110B)
----run.sh(218B)
----trainer()
--------examples()
--------trainer.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
----test.py(6KB)
----logger()
--------logger.py(1KB)
--------visualization.py(3KB)
--------__init__.py(91B)
--------logger_config.json(993B)
----train.py(7KB)
----LICENSE(31B)
----model()
--------examples()
--------model.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------loss.py(2KB)
--------metric.py(3KB)
----config()
--------examples()
--------dataset_model.json(3KB)
----requirements.txt(110B)
----run_examples.sh(2KB)
----base()
--------__init__.py(69B)
--------base_trainer.py(6KB)
--------base_dataloader.py(3KB)
----torch_new_project.sh(597B)
----data_loader()
--------examples()
--------data_loader.py(1KB)
--------__init__.py(0B)