Early Stopping for PyTorch 安装和配置指南

Early Stopping for PyTorch 安装和配置指南

early-stopping-pytorch Early stopping for PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/early-stopping-pytorch

1. 项目基础介绍和主要的编程语言

项目基础介绍

Early Stopping for PyTorch 是一个用于在 PyTorch 中实现早期停止（Early Stopping）的开源项目。早期停止是一种正则化技术，用于防止模型在训练数据集上过拟合。它通过监控验证损失（validation loss），如果损失在连续多个 epoch 内没有改善，则停止训练。

主要的编程语言

该项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术和框架

• PyTorch: 一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。
• Early Stopping: 一种防止模型过拟合的技术，通过监控验证损失来决定何时停止训练。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

在开始安装和配置之前，请确保您的系统已经安装了以下软件和库：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch 1.0 或更高版本
• pip（Python 包管理工具）

详细的安装步骤

步骤 1: 克隆项目仓库

首先，您需要从 GitHub 上克隆 Early Stopping for PyTorch 项目到您的本地计算机。

git clone https://github.com/Bjarten/early-stopping-pytorch.git

步骤 2: 进入项目目录

克隆完成后，进入项目的根目录。

cd early-stopping-pytorch

步骤 3: 安装依赖项

项目依赖项在 requirements.txt 文件中列出。您可以使用 pip 来安装这些依赖项。

pip install -r requirements.txt

步骤 4: 验证安装

安装完成后，您可以运行项目中的示例代码来验证安装是否成功。项目中提供了一个名为 MNIST_Early_Stopping_example.ipynb 的 Jupyter Notebook 文件，您可以使用 Jupyter Notebook 打开并运行该文件。

jupyter notebook MNIST_Early_Stopping_example.ipynb

配置指南

在运行示例代码时，您可以根据需要调整 EarlyStopping 类的参数，例如 patience（等待验证损失改善的 epoch 数）和 min_delta（验证损失的最小改善量）。

from pytorchtools import EarlyStopping

early_stopping = EarlyStopping(patience=20, verbose=True)

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置 Early Stopping for PyTorch 项目，并开始使用早期停止技术来防止模型过拟合。

early-stopping-pytorch Early stopping for PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/early-stopping-pytorch