催化剂：加速深度学习研发

加速深度学习研发 深度学习研究和开发的PyTorch框架。 它着重于可重现性，快速实验和代码库重用，因此您可以创建新的东西，而不必编写另一个常规的训练循环。 打破循环-使用Catalyst！ 项目。 。 ： -实验记录和可视化 -加速深度学习研发 -方便的深度学习模型服务 。 入门 pip install -U catalyst import os import torch from torch . nn import functional as F from torch . utils . data import DataLoader from catalyst import dl , metrics from catalyst . contrib . data . cv import ToTensor from catalyst . contrib . datasets import MNIST model = torch . nn . Linear ( 28 * 28 , 10 ) optimizer = torch . optim . Adam ( model . pa