Ignite 是 PyTorch 官方发布的一个高抽象库，可以帮助我们更好地使用 PyTorch 训练神经网络。它主要有以下特性：

• Ignite 可以帮你写简洁高效的训练代码，只需几行就可以搞定
• 可以轻松地使用各类训练指标，early stopping，模型 checkpoint 等

下图是一个使用 PyTorch 本身和使用 Ignite 写得一个训练和评测模型的代码对比，包括保存 checkpoint：

大家可以看到，使用 Ignite 的代码更加的简洁和易读，后期增加功能也更加方便。

安装

用 pip:

用 conda:

从源代码编译:

文档

关于 Ignite 的详细使用文档可以参考 这个链接.

示例

大家可以参考这个页面，里面有使用 Ignite 训练各类网络的代码，同时也有如何使用 visdom 或 tensorboardX 的部分。

和 Torchnet 相比有什么不同?

Ignite 和 torchnet 非常的相似，而且 Ignite 是受 torchnet 启发的。

和 torchnet 最大的不同就是，Ignite 更加的自由。Ignite 与特定网络的耦合度较低，训练的循环还是需要用户自己来定义。而 torchnet 则根据网络结构内部定义好了训练循环。Ignite 带给了我们更多的灵活性。

项目地址

项目的 Github 地址：https://github.com/pytorch/ignite

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