【源码】基于PyTorch框架的模型训练与测试系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的模型训练与测试系统，助力用户快速开展PyTorch模型的开发与实验。系统功能丰富，涵盖模型训练、测试、数据处理、评价指标定制等，适用于文本分类、图像识别等多种深度学习任务。

项目的主要特性和功能

1. 支持模型训练和测试，有灵活配置选项，可进行单卡和多卡训练。
2. 提供多种数据读取器和处理器，能将文件数据处理成模型可接受格式。
3. 允许用户自定义评价指标和输出格式，便于评估模型性能。
4. 通过配置文件管理训练参数，支持多级配置文件读取与覆盖。
5. 可使用DistributedDataParallel进行多卡并行训练，提升训练效率。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装Python和PyTorch，安装项目依赖库： bash pip install -r requirements.txt

2. 配置文件设置

依据任务需求，编辑配置文件（如config/nlp/BasicBert.config），设置训练参数、数据路径、模型类型等。

3. 模型训练

启动模型训练： bash python3 train.py --config config/nlp/BasicBert.config --gpu 2,3,5 若要从之前训练结果继续训练，添加--checkpoint参数： bash python3 train.py --config config/nlp/BasicBert.config --gpu 2,3,5 --checkpoint model_checkpoint.pth

4. 模型测试

进行模型测试： bash python3 test.py --config config/nlp/BasicBert.config --gpu 2,3,5 --checkpoint model_checkpoint.pth --result test_results.json

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】