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lightning-hydra-template:PyTorch闪电+九头蛇。 一个非常通用的,功能丰富的模板,用于使用最佳实践...
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2021-05-12
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闪电九头蛇模板 一个干净且可扩展的模板,可以启动您的深度学习项目 :rocket: :high_voltage: :fire: 单击“初始化新的存储库”。 当前使用开发版本的Hydra。 随时欢迎提出建议! :pushpin: 介绍 该模板尝试尽可能通用-您可以通过修改行为轻松地从管道中删除任何不需要的功能或重新连接配置。 有效使用此模板需要学习以下技术: , 和 。 还建议您了解一些实验日志记录框架,例如 , 或MLFlow 。 为什么要使用它:它使您可以快速迭代新模型/数据集,并在不编写任何样板代码的情况下,将项目从小型单个实验扩展到计算集群上的超参数搜索。 据我所知,它是用于深度学习研究的最方便的多合一技术堆栈之一。 复制论文,kaggle竞赛或小团队研究项目的良好起点。 它还收集了一些最佳实践,以实现高效的工作流程和可重复性。 为什么不应该使用它: Lightning和Hydra尚未成熟,这意味着您迟早会遇到一些错误。 而且,
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lightning-hydra-template-main.zip (53个子文件)
lightning-hydra-template-main
.gitignore 2KB
requirements.txt 487B
run.py 1KB
data
.gitkeep 0B
src
__init__.py 2B
datamodules
datasets
img_dataset.py 723B
mnist_datamodule.py 3KB
models
mnist_model.py 4KB
modules
simple_dense_net.py 870B
utils
utils.py 6KB
inference_example.py 1KB
callbacks
wandb_callbacks.py 8KB
train.py 3KB
.pre-commit-config.yaml 1018B
LICENSE 1KB
notebooks
.gitkeep 0B
.env.template 362B
README.md 42KB
configs
hydra
default.yaml 381B
model
mnist_model.yaml 156B
datamodule
mnist_datamodule.yaml 216B
trainer
debug.yaml 342B
ddp.yaml 63B
minimal.yaml 212B
default.yaml 1KB
hparams_search
mnist_optuna.yaml 2KB
experiment
example_simple.yaml 749B
example_full.yaml 2KB
logger
csv.yaml 139B
comet.yaml 174B
wandb.yaml 319B
many_loggers.yaml 142B
neptune.yaml 282B
tensorboard.yaml 147B
callbacks
wandb.yaml 749B
none.yaml 0B
default.yaml 866B
config.yaml 1KB
tests
conftest.py 164B
unit_tests
test_sth.py 574B
__init__.py 0B
__init__.py 0B
helpers
__init__.py 0B
runif.py 4KB
run_command.py 315B
module_available.py 925B
smoke_tests
test_commands.py 2KB
test_mixed_precision.py 1KB
__init__.py 0B
test_sweeps.py 935B
test_wandb.py 991B
logs
.gitkeep 0B
conda_env_gpu.yaml 207B
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水瓶座的兔子
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