文件名称：Jupyter Notebook中针对Keras，PyTorch等的实时训练损失图-Python开发
文件大小：726KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 09:23:50
Python Deep Learning
Live Loss Plot不要蒙住眼睛来训练深度学习模型！ 耐心一点，看看您训练的每个时期！ Jupyter Notebook中针对Keras，PyTorch和其他框架的实时训练损失图。 开源Python Live Loss Plot不会蒙住双眼的深度学习模型！ 耐心一点，看看您训练的每个时期！ Jupyter Notebook中针对Keras，PyTorch和其他框架的实时训练损失图。 PiotrMigdał等人开发的开源Python软件包。 开放合作！ （有些任务就像编写代码文档字符串一样简单，所以-没有任何借口！:)）从livelossplot.keras导入PlotLossesCallback model.fit（X_train，Y_train，epochs = 10，validation_data =（X_test，Y
【文件预览】：
livelossplot-master
----requirements-dev.txt(32B)
----.github()
--------FUNDING.yml(62B)
--------ISSUE_TEMPLATE()
--------workflows()
----livelossplot()
--------inputs()
--------outputs()
--------__init__.py(2KB)
--------plot_losses.py(4KB)
--------main_logger.py(9KB)
--------version.py(57B)
----tests()
--------test_bokeh_output.py(577B)
--------external_test_poutyne.py(1KB)
--------test_from_step.py(2KB)
--------external_test_keras.py(2KB)
--------test_extrema_printer.py(1KB)
--------external_test_examples.py(1KB)
--------external_api_test_neptune.py(972B)
--------external_test_tensorboard.py(724B)
--------external_test_pytorch_ignite.py(2KB)
--------test_plot_losses.py(2KB)
--------test_main_logger.py(4KB)
----.yapfignore(20B)
----livelossplot.gif(114KB)
----setup.cfg(124B)
----examples()
--------poutyne.ipynb(47KB)
--------neptune.ipynb(3KB)
--------neptune.py(889B)
--------keras.ipynb(68KB)
--------various_options.ipynb(148KB)
--------minimal.ipynb(174KB)
--------bokeh.ipynb(35KB)
--------pytorch.ipynb(49KB)
--------pytorch-ignite.ipynb(6KB)
--------matplotlib.ipynb(98KB)
--------2d_prediction_maps.ipynb(103KB)
--------torchbearer.ipynb(107KB)
----setup.py(2KB)
----.gitignore(124B)
----CHANGELOG.md(4KB)
----README.md(7KB)
----publish.sh(130B)
----LICENSE.txt(1KB)