文件名称：forge：张量流的基本实验框架
文件大小：1.06MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-25 23:26:07
experiment framework tensorflow logging ml
锻造 用于管理ML实验的轻量级工具。 通过精巧的检查点，Forge使配置实验变得更加容易，并使模型检查和评估更加容易。 使用Forge，您可以在单独的文件中配置和构建数据集和模型，并将其轻松加载到实验脚本或jupyter笔记本中。 训练完模型后，无需访问原始配置文件即可轻松地从快照（带有相应的数据集）恢复模型。 典型的工作流程 编写数据配置（ ）。 编写模型配置（ ）。 运行训练脚本（ ）。 通常，您会将示例火车脚本复制到您的项目中，并使用所需的任何其他日志记录/设置对其进行自定义。 （可选）在笔记本（ ）或另一个脚本（ ）中分析训练后的模型。 配置文件和脚本 数据集和模型配置文件是定
【文件预览】：
forge-master
----setup.py(509B)
----.gitignore(1KB)
----requirements.txt(72B)
----LICENSE(34KB)
----README.md(3KB)
----forge()
--------__init__.py(1KB)
--------experiment_tools.py(15KB)
--------examples()
--------eval_tools.py(8KB)
--------flags.py(5KB)
--------debug.py(758B)
--------data.py(3KB)