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PyTorch 的高抽象库 Ignite 简介

 

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:

assets/ignite_vs_bare_pytorch.png

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 visdomtensorboardX 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

PyTorch入门实战教程
0 条回复 A 作者 M 管理员
    所有的伟大,都源于一个勇敢的开始!
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