文件名称：kuma_utils:某些情况可能会或可能不会帮助您进行数据分析和竞争
文件大小：359KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-25 23:25:14
Python
Kuma-san的工具包2020 ┼╂┼ ∩＿┃＿∩ |ノ ヽ / ● ● | | (_●_) ミ < There> 彡､ |∪| ､｀＼ / ＿＿ ヽノ /´> ) (＿＿＿） / (_／ 用法 通过以下方式将所有文件复制到您的工作目录中： git clone https://github.com/analokmaus/kuma_utils.git 请参阅下面的教程笔记本。 为了兼容性，可以在分支2019找到旧版本的kuma_utils。 通过结帐到分支 git checkout 2019 如所须。 在制品 多节点DDP 环境 创建一个新环境并： pip install -r reqirements.txt 可选要求
【文件预览】：
kuma_utils-master
----metrics()
--------regression.py(334B)
--------__init__.py(75B)
--------classification.py(4KB)
--------base.py(2KB)
----training()
--------splitter.py(2KB)
--------utils.py(2KB)
--------validator.py(9KB)
--------logger.py(2KB)
--------__init__.py(114B)
--------trainer.py(36KB)
--------optuna()
----utils.py(454B)
----preprocessing()
--------utils.py(209B)
--------xfeat()
--------__init__.py(70B)
--------transformer.py(3KB)
--------imputer.py(7KB)
----visualization()
--------__init__.py(18B)
--------eda.py(4KB)
----__init__.py(0B)
----requirements.txt(181B)
----examples()
--------Data_preprocessing.ipynb(28KB)
--------Train_CIFAR10.md(17KB)
--------Exploratory_data_analysis.ipynb(439KB)
--------Train_and_validate_models.ipynb(408KB)
----.gitignore(145B)
----README.md(4KB)
----torch()
--------hooks()
--------utils.py(3KB)
--------callbacks()
--------tb_logger.py(778B)
--------ddp_worker.py(2KB)
--------temperature_scaling.py(1KB)
--------__init__.py(83B)
--------trainer.py(25KB)
--------distributed.py(882B)
--------optimizer()
--------model_zoo()
--------modules()
--------lr_scheduler()
----LICENSE.txt(1KB)