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上传时间: 2021-03-10
详细说明：加快DL研发
用于深度学习研究和开发的PyTorch框架。 它的开发侧重于可重复性，快速实验和代码/想法重用。 能够研究/开发新事物，而不是编写另一个常规火车循环。 打破循环-使用催化剂！
项目。 。 ：
-实验记录和可视化
-加速的深度学习研究与开发
-方便的深度学习模型服务
。
您可以通过或下一版本的主题 :winking_face:
另请查看我们维护的
内容
催化剂信息＃5。 回呼
催化剂版本： 19.11日期： 2019-11-07
大家好你们好！ 现在是11月，有一个新版本 ，我们将返回新的Catalyst-info。 主题是。
让我们看一下PyTorch的简约火车循环：
我们进行了很多嵌套的迭代，经历了不同的学习阶段（预热，训练，微调等），按时期进行迭代，由所有数据加载器（训练，有效等）进行迭代，最后在每个数据加载器中处理批处理。某种方式。
这可行，但是如何使其可定制？ 为了能够在标准
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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