Core PyTorch Utils 使用教程

Core PyTorch Utils 使用教程

core-pytorch-utils项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/core-pytorch-utils

项目介绍

Core PyTorch Utils（简称 CPU）是一个轻量级的核心库，提供了深度学习任务中最常见和最基本的功能。主要功能包括：

• Trainer：简化训练逻辑。
• LRWarmupScheduler：支持预热功能的 PyTorch 学习率调度器。
• ConfigArgumentParser：支持加载 YAML 配置文件的参数解析器。

项目快速启动

安装

从 PyPI 安装：

pip install core-pytorch-utils

从源码安装：

git clone https://github.com/serend1p1ty/core-pytorch-utils.git
cd core-pytorch-utils
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .

示例代码

以下是一个使用 Trainer 训练 CNN 模型在 MNIST 数据集上的示例：

from core_pytorch_utils.trainer import Trainer
from torchvision import datasets, transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 6 * 6, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 数据加载
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 初始化模型、优化器和损失函数
model = CNN()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 初始化 Trainer
trainer = Trainer(model, optimizer, criterion)

# 训练模型
trainer.train(train_loader, epochs=10)

应用案例和最佳实践

案例一：图像分类

使用 Trainer 和 LRWarmupScheduler 进行图像分类任务，可以显著简化训练流程并提高模型性能。

案例二：自定义训练循环

通过继承 Trainer 类并重写部分方法，可以实现自定义的训练循环和评估逻辑。

最佳实践

• 使用 ConfigArgumentParser 管理配置文件，便于实验管理和复现。
• 结合 LRWarmupScheduler 和 Trainer，优化学习率调度策略。

典型生态项目

PyTorch Lightning

PyTorch Lightning 是一个高级的 PyTorch 封装库，提供了更简洁的 API 和更强大的功能，与 Core PyTorch Utils 结合使用可以进一步提升开发效率。

Hydra

Hydra 是一个配置管理框架，支持复杂的配置组合和动态配置，与 ConfigArgumentParser 结合使用可以实现更灵活的配置管理。

通过以上内容，您可以快速上手并深入了解 Core PyTorch Utils 的使用方法和最佳实践。

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