火炬闪电模板 Pytorch-Lightning是一个很好的库，或者说是Pytorch的抽象和包装。它的好处是可替代性强，易维护，逻辑清晰等。缺点也很明显，这个包需要学习和理解的内容还是如果直接按照官方的模板写的代码，小型项目还好，如果是大型项目，有复数个需要调试验证的模型和数据集，那就不太好办，甚至更加麻烦了。经过几天的摸索和调试，我总结出了下面这样一套好的用的模板，也可以说是对Pytorch-Lightning的进一步摘要。 欢迎大家尝试这一套代码风格，如果用习惯的话还是相当方便替代的，也不

NN模板 引导您的项目的通用模板。 单击并避免为以下代码编写样板代码： ，轻便的PyTorch包装器，用于高性能AI研究。 ，用于优雅配置复杂应用程序的框架。 ，跟踪大文件，目录或ML模型。 想想“为数据而战”。 ，组织和分析机器学习实验。 （可用教育帐户） 使用范例 检出以查看上的最低工作示例。 结构 . ├── conf # Hydra compositional config │   ├── default.yaml # current e

DL模板 我的深度学习模板存储库。 功能概述 该模板的核心组件如下： 提供的预制工具 Dockerfiles使新开发的应用程序易于容器化 CI / CD / devops功能（通过Makefile提供），例如代码格式化，测试运行等。 该模板在设计时考虑了以下第三方库： PyTorch-Lightning，用于模型训练的高级API Hydra，一个启用基于YAML的超参数配置的库 安装 首先创建一个虚拟环境来存储依赖项。 make venv 该make配方也可用于在安装后激活虚拟环境。