GoTorch 项目教程

GoTorch 项目教程

gotorch A Go idiomatic binding to the C++ core of PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/gotorch

1. 项目的目录结构及介绍

GoTorch 项目的目录结构如下：

gotorch/
├── circleci/
├── benchmark/
├── cgotorch/
├── cmd/
│   └── labelbuilder/
├── doc/
├── example/
├── nn/
├── tool/
├── variadic/
├── vision/
├── .codecov.yml
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── .travis.yml
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── cuda/
│   ├── cuda.go
│   └── cuda_test.go
├── device/
│   ├── device.go
│   └── device_test.go
├── dtype/
│   ├── dtype.go
│   └── dtype_test.go
├── go.mod
├── go.sum
├── optim/
│   ├── optim.go
│   └── optim_test.go
├── tensor/
│   ├── tensor.go
│   ├── tensor_ctor.go
│   ├── tensor_ctor_test.go
│   ├── tensor_gc.go
│   ├── tensor_gob.go
│   ├── tensor_gob_test.go
│   ├── tensor_ops.go
│   ├── tensor_ops_test.go
│   └── tensor_test.go

目录结构介绍

• circleci/: 包含 CircleCI 配置文件。
• benchmark/: 包含性能测试相关的代码。
• cgotorch/: 包含与 C++ 核心库交互的代码。
• cmd/labelbuilder/: 包含命令行工具 labelbuilder 的代码。
• doc/: 包含项目文档。
• example/: 包含示例代码。
• nn/: 包含神经网络相关的代码。
• tool/: 包含工具类代码。
• variadic/: 包含可变参数相关的代码。
• vision/: 包含计算机视觉相关的代码。
• cuda/: 包含 CUDA 相关的代码。
• device/: 包含设备相关的代码。
• dtype/: 包含数据类型相关的代码。
• optim/: 包含优化器相关的代码。
• tensor/: 包含张量相关的代码。

2. 项目的启动文件介绍

GoTorch 项目没有明确的“启动文件”，因为它是一个库，而不是一个独立的应用程序。然而，你可以通过查看 example/ 目录中的示例代码来了解如何使用 GoTorch 库。

例如，example/mnist/main.go 是一个典型的示例文件，展示了如何使用 GoTorch 进行 MNIST 数据集的训练和预测。

3. 项目的配置文件介绍

GoTorch 项目中没有传统的配置文件（如 .ini 或 .yaml 文件）。项目的配置主要通过代码中的参数设置来完成。例如，在 example/mnist/main.go 中，你可以看到如何设置训练的超参数，如学习率、批次大小等。

此外，项目中的一些配置文件主要用于 CI/CD 和代码质量检查，例如：

• .codecov.yml: 用于配置 Codecov 代码覆盖率工具。
• .gitignore: 用于指定 Git 忽略的文件和目录。
• .pre-commit-config.yaml: 用于配置 pre-commit 钩子。
• .travis.yml: 用于配置 Travis CI 持续集成工具。

这些配置文件主要用于项目的自动化测试和代码质量管理。

gotorch A Go idiomatic binding to the C++ core of PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/gotorch