计算机视觉模型与训练
quickvision的Python项目详细描述
快速视觉
- 更快的计算机视觉。在
安装Quickvision
- 在
从PyPi安装。在
在 - 在
当前稳定
release 0.1.1需要PyTorch 1.7.1和{}。在
在pip install quickvision
什么是Quickvision？在
- 在
使用Pythorch，Quickvision使计算机视觉任务变得更快、更简单。在
它规定：
- 易于使用的PyTorch本机API，适用于
fit()、train_step()、val_step()模型。在 - 可轻松定制和配置不同主干的模型。在
- 完整的Pythorch本机接口。所有模型都是
nn.Module，所有的训练api都是可选的，不绑定到模型。在 - 一个闪电API，有助于在多个GPU、TPU上加速训练。在
- 一个datasetsapi，它可以非常方便、快速地将常用数据格式转换为PyTorch格式。在
- 一个最小的包，依赖性很低。在
- 易于使用的PyTorch本机API，适用于
- 在
更快地训练你的模特。Quickvision已经在Pythorch中实现了长时间学习。在
在
Quickvision就是Pythorch！！在
- Quickvision不能让您学习新库。如果你认识Pythorch，你就可以走了！！！在
- Quickvision不会从Pythorch中提取任何代码，也不会在其上实现任何自定义类。在
- 它将数据格式保持在
Tensor中，这样您就不需要转换它了。在
你想要一个有主干网配置的型号吗？
- 使用我们制造的模型。它只是一个
nn.Module，只有张量的输入和输出格式。在 - Quickvision还提供了用于培训它的参考脚本！在
你想训练你的模型而不是写冗长的循环吗？
- 只需使用我们的训练方法，如
fit()，train_step()，val_step()。在
你想要多GPU的培训，但担心模型配置吗？
- 只是Pythorch Lightning模型的子类！在
- 实现
train_step()，val_step()。在
- 项目
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