Ensemble-PyTorch 项目教程

Ensemble-PyTorch 项目教程

Ensemble-PytorchA unified ensemble framework for PyTorch to improve the performance and robustness of your deep learning model.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/en/Ensemble-Pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

Ensemble-PyTorch 项目的目录结构如下：

Ensemble-PyTorch/
├── README.rst
├── setup.py
├── requirements.txt
├── pyproject.toml
├── ensemble_pytorch/
│   ├── __init__.py
│   ├── voting_classifier.py
│   ├── bagging_classifier.py
│   ├── boosting_classifier.py
│   └── utils/
│       ├── __init__.py
│       ├── data_loader.py
│       └── metrics.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── test_voting_classifier.py
    ├── test_bagging_classifier.py
    └── test_boosting_classifier.py

目录结构介绍

• README.rst: 项目介绍和使用说明。
• setup.py: 项目安装脚本。
• requirements.txt: 项目依赖列表。
• pyproject.toml: 项目配置文件。
• ensemble_pytorch/: 核心代码目录。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • voting_classifier.py: 投票分类器实现。
  • bagging_classifier.py: 打包分类器实现。
  • boosting_classifier.py: 提升分类器实现。
  • utils/: 工具函数目录。
    • data_loader.py: 数据加载工具。
    • metrics.py: 评估指标工具。
• tests/: 测试代码目录。
  • test_voting_classifier.py: 投票分类器测试。
  • test_bagging_classifier.py: 打包分类器测试。
  • test_boosting_classifier.py: 提升分类器测试。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 ensemble_pytorch/__init__.py。这个文件负责初始化整个 ensemble_pytorch 模块，并导入必要的子模块和函数，以便用户可以直接通过 import ensemble_pytorch 来使用项目提供的功能。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 pyproject.toml。这个文件使用 TOML 格式，包含了项目的元数据和构建配置。以下是 pyproject.toml 的一个示例内容：

[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[project]
name = "ensemble-pytorch"
version = "0.1.0"
description = "A unified ensemble framework for PyTorch to improve the performance and robustness of your deep learning model"
authors = [
    { name="TorchEnsemble-Community", email="example@example.com" }
]
license = { file="LICENSE" }
readme = "README.rst"
requires-python = ">=3.6"
dependencies = [
    "torch>=1.7.0",
    "numpy>=1.19.0"
]

配置文件介绍

• [build-system]: 定义了构建系统的要求和后端。
• [project]: 包含了项目的名称、版本、描述、作者、许可证、README 文件路径、Python 版本要求和依赖项。

通过这些配置，用户可以了解项目的依赖关系和基本信息，并确保项目在正确的环境中构建和运行。

Ensemble-PytorchA unified ensemble framework for PyTorch to improve the performance and robustness of your deep learning model.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/en/Ensemble-Pytorch