文件名称：deepvac:PyTorch 项目规范
文件大小：128KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-08-24 14:31:16
python amp pytorch tensorboard quantization
DeepVAC DeepVAC提供了基于PyTorch的AI项目的工程化规范。为了达到这一目标，DeepVAC包含了： 软件工程规范：； 代码规范：； deepvac库：。 诸多PyTorch AI项目的内在逻辑都大同小异，因此DeepVAC致力于把更通用的逻辑剥离出来，从而使得工程代码的准确性、易读性、可维护性上更具优势。 如果想使得AI项目符合DeepVAC规范，需要仔细阅读。 如果想了解deepvac库的设计，请阅读。 如何基于DeepVAC构建自己的PyTorch AI项目 1. 阅读 可以粗略阅读，建立起第一印象。 2. 环境准备 DeepVAC的依赖有： Python3。不支持Python2，其已被废弃； 依赖包：torch, torchvision, tensorboard, scipy, numpy, cv2, Pillow； 这些依赖使用pip命令（或者git clone
【文件预览】：
deepvac-master
----.github()
--------ISSUE_TEMPLATE()
----deepvac()
--------loss()
--------utils()
--------experimental()
--------core()
--------aug()
--------__init__.py(87B)
--------datasets()
--------version.py(22B)
--------backbones()
--------cast()
----LICENSE(34KB)
----setup.py(1KB)
----README.md(12KB)
----docs()
--------deepvac_checklist.md(3KB)
--------design.md(15KB)
--------code_standard.md(2KB)
--------arch.md(4KB)
--------lib.md(1KB)
--------config.md(20KB)
--------deepvac_standard.md(5KB)
----.gitignore(2KB)