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引言
本项目实现了基于PyTorch Lightning的神经网络训练和测试管道。项目除了实现PyTorch Lightning的工作流外#xff0c;还实现了通过任务池在训练过程中添加任务、k折交叉验证、将训练结果保存在.cv…来源http://worthpen.top/#/home/blog?blogpot-blog36.md
引言
本项目实现了基于PyTorch Lightning的神经网络训练和测试管道。项目除了实现PyTorch Lightning的工作流外还实现了通过任务池在训练过程中添加任务、k折交叉验证、将训练结果保存在.cvs中、接受随机种子进行恢复训练、将模型转换为.onnx和.tflite。
项目地址: https://github.com/shenyan233/machine_learning_template
使用方法
环境配置
python version:3.7-3.10
pip install -r requirements.txtcuda and torch need to be installed by itself. Recommendation:
pip install torch1.12.1cu113 torchvision0.13.1cu113 torchaudio0.12.1cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113配置网络架构和数据集
整个项目目录结构如下:
.
├── dataset
│ └── {dataset_name}
│ ├── test
│ │ ├── image
│ │ │ └── *.png
│ │ └── label.txt
│ ├── train
│ │ ├── image
│ │ │ └── *.png
│ │ └── label.txt
│ └── ...
├── network
│ └── {network_name}
│ ├── network.py
│ └── ...
└── ...上述表示的文件或文件夹需要预先配置。省略号所代表的文件或文件夹保持默认即可。 数据集需要调整为自己的数据集图像(*.png)名称为对应label.txt中的行号。您可以在此处自由调整数据集的保存格式但Dataloder和其他类需要在’/dataset/{dataset name}/init.py’中重写。 network.py包含要训练的网络架构, 可以改为其他名称, 但是需要同步修改__init__.py。 任务流的配置参数保存在tasks.json中。
设置训练参数
在./network/{network_name}/config.json中设置参数参数包括model_name、dataset_path、stage、max_epoch、batch_size等。训练参数包括可选参数和必选参数, 具体内容可浏览main.py内的注释。参数stage为’fit’或’test’分别表示处于训练阶段或测试阶段。
开始训练或测试
在终端或cmd内执行: python3 main.py
