文件名称：pycandle:轻量级库，无需样板代码即可执行PyTorch实验
文件大小：26KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 20:08:45
python machine-learning deep-learning pytorch neural-networks
PyCandle是pytorch的轻量级库，使运行实验变得容易，结构化，可重复，并且避免了样板代码。 它保持灵活性，并允许方便地训练更复杂的模型，例如递归或生成神经网络。 用法 此代码段为当前实验创建了一个带有时间戳的目录，运行模型的训练，创建所有使用过的代码的备份，将当前git哈希记录下来，并将控制台输出派生到日志文件中： model = Net (). cuda () experiment = Experiment ( 'mnist_example' ) train_loader = load_dataset ( batch_size_train = 64 ) optimizer = torch . optim . Adam ( model . parameters (), lr = 0.01 ) model_trainer = ModelTrainer ( model , opt
【文件预览】：
pycandle-master
----general()
--------utils.py(2KB)
--------tee.py(1KB)
--------experiment.py(4KB)
----training()
--------callbacks.py(10KB)
--------utils.py(547B)
--------model_trainer.py(9KB)
--------abstract_callback.py(727B)
----.github()
--------ISSUE_TEMPLATE()
----LICENSE(1KB)
----layers()
--------conv.py(9KB)
----.gitignore(35B)
----logo.png(9KB)
----minimal_example()
--------mnist.py(3KB)
--------pycandle(4B)
----README.md(2KB)