التنزيل early stopping pytorch - early stopping pytorch Source Code Download

early stopping pytorch

بايثون

v1.0.10

تنزيل

التوقف المبكر لبيتورش

التوقف المبكر هو شكل من أشكال التنظيم المستخدم لتجنب الإضافات في مجموعة بيانات التدريب. التوقف المبكر يتتبع خسارة التحقق من الصحة ، إذا توقفت الخسارة عن انخفاض لعدة عصر على التوالي ، يتوقف التدريب. يتم استخدام فئة EarlyStopping في early_stopping_pytorch/early_stopping.py لإنشاء كائن لتتبع خسارة التحقق من الصحة أثناء تدريب نموذج pytorch. سيوفر نقطة تفتيش للنموذج في كل مرة تنخفض فيها فقدان التحقق من الصحة. لقد وضعنا حجة patience في فئة EarlyStopping على عدد الأحداث التي نريد الانتظار بعد آخر مرة تحسنت فيها خسارة التحقق من الصحة قبل كسر حلقة التدريب. هناك مثال بسيط على كيفية استخدام فئة EarlyStopping في دفتر Notebook Mnist_early_stopping_example.

يوجد أسفل مؤامرة من مثال دفتر الملاحظات ، والذي يعرض آخر نقطة تفتيش مصنوعة من قبل الكائن في وقت مبكر ، قبل أن يبدأ النموذج في التغلب على. كان صبره على 20.

تثبيت

الخيار 1: التثبيت من PYPI (موصى به)

pip install early-stopping-pytorch

الخيار 2: التثبيت من المصدر

للتنمية أو إذا كنت تريد أحدث التغييرات التي لم تصدر:

1. استنساخ المستودع

git clone https://github.com/your_username/early-stopping-pytorch.git
cd early-stopping-pytorch

2. قم بإعداد البيئة الافتراضية

قم بتشغيل البرنامج النصي لإعداد لإنشاء بيئة افتراضية وتثبيت جميع التبعيات اللازمة.

./setup_dev_env.sh

3. تنشيط البيئة الافتراضية

تنشيط البيئة الافتراضية:

 source dev-venv/bin/activate

4. قم بتثبيت الحزمة في الوضع القابل للتحرير

قم بتثبيت الحزمة محليًا في الوضع القابل للتحرير حتى تتمكن من استخدامها على الفور:

pip install -e .

الاستخدام

 from early_stopping_pytorch import EarlyStopping

# Initialize early stopping object
early_stopping = EarlyStopping ( patience = 7 , verbose = True )

# In your training loop:
for epoch in range ( num_epochs ):
    # ... training code ...
    val_loss = ... # calculate validation loss

    # Early stopping call
    early_stopping ( val_loss , model )
    if early_stopping . early_stop :
        print ( "Early stopping triggered" )
        break

للحصول على مثال كامل ، راجع دفتر الملاحظات على مثال الإيقاف المبكر MNIST.

اقتباس

إذا وجدت هذه الحزمة مفيدة في بحثك ، فيرجى التفكير في ذلك على أنها:

 @misc { early_stopping_pytorch ,
  author = { Bjarte Mehus Sunde } ,
  title = { early-stopping-pytorch: A PyTorch utility package for Early Stopping } ,
  year = { 2024 } ,
  url = { https://github.com/Bjarten/early-stopping-pytorch } ,
}