TorchMetrics是一个PyTorch度量的实现的集合,是PyTorch Lightning高性能深度学习的框架的一部分。在本文中,我们将介绍如何使用TorchMetrics评估你的深度学习模型,甚至使用一个简单易用的API创建你自己的度量。 什么是TorchMetrics? TorchMetrics是一个开源的PyTorch原生的函数和度量模块的集合,用于简单的性能评估。你可以使用...
为了实现指标收集,我们将使用 TorchMetrics,这是一个标准化 PyTorch 中指标计算的常用库。我们的目标是: 为了便于讨论,我们将定义一个简单的 PyTorch 模型,并评估指标收集对运行时性能的影响。我们将在 NVIDIA A40 GPU 上运行实验,使用的 PyTorch 版本为 2.5.1(通过 Docker 镜像),TorchMetrics 版本为 1.6.1。 需...
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torch.save / torch.load 两种保存方式 Finetune 模型微调 基本概念 传统微调(Conventional Fine-tuning) 参数高效的微调(Parameter-Efficient Fine-tuning) GPU使用 PyTorch的设备——torch.device torch.device 的基本用法 torch.cuda常用函数 多gpu训练——nn.DataParallel torchmetrics 模型评估指标库 TorchMetrics代码...
要安装torchmetrics,您可以按照以下步骤操作: 打开终端或命令提示符: 在Windows上,您可以搜索“cmd”或“命令提示符”并打开它。 在macOS或Linux上,您可以打开“终端”应用程序。 输入安装命令: 在终端或命令提示符中,输入以下命令来安装torchmetrics: bash pip install torchmetrics 这条命令会从Python包索引(PyPI...
以下是torchmetrics的一些基本用法: 安装torchmetrics库:您可以使用pip或conda等包管理器安装torchmetrics库。例如,使用pip命令安装: Shell: pip install torchmetrics 导入torchmetrics模块:在代码中导入torchmetrics模块: Python: importtorchmetrics 定义度量标准:torchmetrics提供了许多预定义的度量标准,如准确性、精确率...
Torchmetrics为我们指标计算提供了非常简单快速的处理方式。 TorchMetrics可以为我们提供一种简单、干净、高效的方式来处理验证指标。TorchMetrics提供了许多现成的指标实现,如Accuracy, Dice, F1 Score, Recall, MAE等等,几乎最常见的指标都可以在里面找到。torchmetrics目前已经包好了80+任务评价指标。 TorchMetrics安装...
为了实现指标收集,我们将使用 TorchMetrics,这是一个标准化 PyTorch 中指标计算的常用库。我们的目标是: 为了便于讨论,我们将定义一个简单的 PyTorch 模型,并评估指标收集对运行时性能的影响。我们将在 NVIDIA A40 GPU 上运行实验,使用的 PyTorch 版本为 2.5.1(通过 Docker 镜像),TorchMetrics 版本为 1.6.1。