torchline:让Pytorch使用的更加顺滑
torchline地址:https://github.com/marsggbo/torchline
相信大家平时在使用Pytorch搭建网络时,多少还是会觉得繁琐,因为我们需要搭建数据读取,模型,训练,checkpoints保存等等一系列模块。每当切换到新的任务后很多情况下之前的代码不能复用,或者说要复用就需要做很多地方的修改,到最后还不如重新写一遍。所幸,pytorch_lightning让这一过程简化了很多,相信如果你用过这个库你也会体验到它的方便性。但是torchline的存在是让你使用Pytorch更加的顺滑舒畅。
torchline基于pytorch_lightning (PL)开发,整个库的结构设计借鉴了detectron2,具体可以阅读下面几篇文章进行了解:
- Detectron2源码阅读笔记-(一)Config&Trainer
- Detectron2源码阅读笔记-(二)Registry&build_*方法
- Detectron2源码阅读笔记-(三)Dataset pipeline
如下图所示,灰色部分 PL 可以自动完成。我们需要做的,差不多也就加载数据、定义模型、确定训练和验证过程
torchline则进一步简化,而且可以让你的模型复用性更高。
以构建模型为例进行大致的介绍(细节可以去github查看),假如你之前创建了一个MyModel
的模型,之后如果你想使用这个模型,你只需要在config文件中将MODEL.NAME
修改成MyModel
(即只是修改字符串的值,之后torchline
会自动切换模型)。
总的来说,pytorch_lightning有的torchline肯定都有哈哈哈,但是使用起来代码复用性和易用性更高,欢迎去github品尝,觉得好用麻烦star,也欢迎issue讨论。
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