معرفی شرکت ها


bootstrap.pytorch-0.0.9


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

High level framework for starting Deep Learning projects
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل bootstrap.pytorch-0.0.9
نام bootstrap.pytorch
نسخه کتابخانه 0.0.9
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Remi Cadene
ایمیل نویسنده remi.cadene@icloud.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/cadene/bootstrap.pytorch
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/bootstrap.pytorch/
مجوز -
<a href="http://remicadene.com/bootstrap"><img src="https://github.com/Cadene/bootstrap.pytorch/blob/master/docs/source/_static/img/bootstrap-logo-dark.png" width="50%"/></a> <a href="https://travis-ci.org/Cadene/bootstrap.pytorch"><img src="https://api.travis-ci.org/Cadene/bootstrap.pytorch.svg?branch=master"/></a> `Bootstrap` is a high-level framework for starting deep learning projects. It aims at accelerating research projects and prototyping by providing a powerful workflow focused on your dataset and model only. And it is: - Scalable - Modular - Shareable - Extendable - Uncomplicated - Built for reproducibility - Easy to log and plot anything It's not a wrapper over pytorch, it's a powerful extension. ## Quick tour To run an experiment (training + evaluation): ``` python -m bootstrap.run -o myproject/options/sgd.yaml ``` To display parsed options from the yaml file: ``` python -m bootstrap.run -o myproject/options/sgd.yaml -h ``` Running an experiment will create 4 files, here is an example with [mnist](https://github.com/Cadene/mnist.bootstrap.pytorch): - [options.yaml](https://github.com/Cadene/bootstrap.pytorch/blob/master/docs/assets/logs/mnist/sgd/options.yaml) contains the options used for the experiment, - [logs.txt](https://github.com/Cadene/bootstrap.pytorch/blob/master/docs/assets/logs/mnist/sgd/logs.txt) contains all the information given to the logger. - [logs.json](https://github.com/Cadene/bootstrap.pytorch/blob/master/docs/assets/logs/mnist/sgd/logs.json) contains the following data: train_epoch.loss, train_batch.loss, eval_epoch.accuracy_top1, etc. - <a href="http://htmlpreview.github.io/?https://raw.githubusercontent.com/Cadene/bootstrap.pytorch/master/docs/assets/logs/mnist/sgd/view.html">view.html</a> contains training and evaluation curves with javascript utilities (plotly). To save the next experiment in a specific directory: ``` python -m bootstrap.run -o myproject/options/sgd.yaml --exp.dir logs/custom ``` To reload an experiment: ``` python -m bootstrap.run -o logs/custom/options.yaml --exp.resume last ``` ## Documentation The package reference is available on the [documentation website](http://remicadene.com/bootstrap). It also contains some notes: - [Installation](http://remicadene.com/bootstrap/#installation) - [Concepts](http://remicadene.com/bootstrap/concepts.html) - [Quickstart](http://remicadene.com/bootstrap/quickstart.html) - [Directories](http://remicadene.com/bootstrap/directories.html) - [Examples](http://remicadene.com/bootstrap/examples.html) ## Official project modules - [mnist.bootstrap.pytorch](https://github.com/Cadene/mnist.bootstrap.pytorch) is a useful example for starting a quick project with bootstrap - [vision.bootstrap.pytorch](https://github.com/Cadene/vision.bootstrap.pytorch) contains utilities to train image classifier, object detector, etc. on usual datasets like imagenet, cifar10, cifar100, coco, visual genome, etc. - [recipe1m.bootstrap.pytorch](https://github.com/Cadene/recipe1m.bootstrap.pytorch) is a project for image-text retrieval related to the Recip1M dataset developped in the context of a [SIGIR18 paper](https://arxiv.org/abs/1804.11146). - [block.bootstrap.pytorch](https://github.com/Cadene/block.bootstrap.pytorch) is a project focused on fusion modules related to the VQA 2.0, TDIUC and VRD datasets developped in the context of a [AAAI19 paper](http://remicadene.com/pdfs/paper_aaai2019.pdf). ## Poster <a href="http://remicadene.com/bootstrap/_static/img/bootstrap_poster.pdf"><img src="http://remicadene.com/bootstrap/_static/img/bootstrap_poster_mini.png" width="20%"/></a>


نحوه نصب


نصب پکیج whl bootstrap.pytorch-0.0.9:

    pip install bootstrap.pytorch-0.0.9.whl


نصب پکیج tar.gz bootstrap.pytorch-0.0.9:

    pip install bootstrap.pytorch-0.0.9.tar.gz