文件名称：vel：深度学习研究中的速度
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更新时间：2024-03-11 14:55:31
python reinforcement-learning deep-learning pytorch convolutional-neural-networks
速度0.3 加快深度学习研究的速度。 该项目托管了一组高度模块化的深度学习组件，这些组件经过测试可以很好地协同工作。 一个简单的基于yaml的系统使用配置文件声明式地将这些模块联系在一起，但是可以使用config文件定义的所有内容也可以直接在python脚本中编码。 这仍然是一个早期版本，也是一个业余项目，因此很遗憾没有文档。 我试图使代码尽可能清晰，并提供了许多使用示例，但是每当要在简单性和模块化之间做出权衡时，我首先要选择模块化，然后再选择简单性。 进行了一些研究项目后，我收集了少量存储库，其中包含适合特定用例的各种模型实现。 通常，开始一个新项目涉及从这些过去的一个或多个实验中复制代码段，然后对其进行胶合，调整和调试，直到代码开始在新的环境中工作为止。 在多次重复该模式之后，我决定是时候动弹了，开始将深度学习模型组织到旨在重用而不是复制的结构中。 作为目标，编写一个配置文