pytorch训练模板

来源:http://worthpen.top/#/home/blog?blog=pot-blog36.md

引言

本项目实现了基于PyTorch Lightning的神经网络训练和测试管道。项目除了实现PyTorch Lightning的工作流外,还实现了通过任务池在训练过程中添加任务、k折交叉验证、将训练结果保存在.cvs中、接受随机种子进行恢复训练、将模型转换为.onnx和.tflite。

项目地址: https://github.com/shenyan233/machine_learning_template

使用方法

环境配置

python version:3.7-3.10

bash 复制代码
pip install -r requirements.txt

cuda and torch need to be installed by itself. Recommendation:

bash 复制代码
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

配置网络架构和数据集

整个项目目录结构如下:

bash 复制代码
.
├── dataset
│   └── {dataset_name}
│        ├── test
│        │   ├── image
│        │   │   └── *.png
│        │   └── label.txt
│        ├── train
│        │   ├── image
│        │   │   └── *.png
│        │   └── label.txt
│        └── ...
├── network
│   └── {network_name}
│         ├── network.py
│         └── ...
└── ...

上述表示的文件或文件夹需要预先配置。省略号所代表的文件或文件夹保持默认即可。

数据集需要调整为自己的数据集,图像(*.png)名称为对应label.txt中的行号。您可以在此处自由调整数据集的保存格式,但Dataloder和其他类需要在'/dataset/{dataset name}/init.py'中重写。

network.py包含要训练的网络架构, 可以改为其他名称, 但是需要同步修改__init__.py。

任务流的配置参数保存在tasks.json中。

设置训练参数

在./network/{network_name}/config.json中设置参数,参数包括model_name、dataset_path、stage、max_epoch、batch_size等。训练参数包括可选参数和必选参数, 具体内容可浏览main.py内的注释。参数stage为'fit'或'test',分别表示处于训练阶段或测试阶段。

开始训练或测试

在终端或cmd内执行:

python3 main.py

相关推荐
AImatters几秒前
AI照亮“星星的孩子”:大米和小米与亚马逊云科技探索特需儿童康复之路
人工智能·生成式ai·亚马逊云科技·大米和小米
QQLOVEYY3 分钟前
Python和PyCharm的安装教程
python·pycharm
机器之心6 分钟前
逼近5万亿美元!英伟达GTC深夜爆拉市值,Vera Rubin超级芯片首露面
人工智能·openai
大模型真好玩10 分钟前
LangGraph实战项目:从零手搓DeepResearch(四)——OpenDeepResearch源码解析与本地部署
人工智能·agent·mcp
小白黑科技测评15 分钟前
2025 年视频去水印工具实测:擦擦视频双版本解析一键去字幕与多格式兼容能力
java·人工智能·音视频·智能电视·1024程序员节
IT_陈寒23 分钟前
SpringBoot 3.2新特性实战:这5个隐藏功能让我开发效率提升50%
前端·人工智能·后端
CClaris33 分钟前
机器学习中的数学——矩阵与向量基础
人工智能·机器学习·矩阵
TextIn智能文档云平台34 分钟前
AI在处理扫描版PDF时准确率低,如何提升?
人工智能·pdf
无风听海36 分钟前
神经网络之共现矩阵
人工智能·神经网络·矩阵
想名字好难啊竟然不止我一个44 分钟前
清除 Pip 缓存, 释放磁盘空间
python·缓存·pip