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Ensemble Pytorch

파이썬

v0.2.0

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앙상블 파이토치

Pytorch가 딥 러닝 모델의 성능과 견고성을 쉽게 향상시키기위한 통합 앙상블 프레임 워크. Ensemble-Pytorch는 Pytorch Ecosystem의 일부이며 프로젝트를 잘 유지해야합니다.

문서
실험

설치

pip install torchensemble

예

 from torchensemble import VotingClassifier  # voting is a classic ensemble strategy

# Load data
train_loader = DataLoader (...)
test_loader = DataLoader (...)

# Define the ensemble
ensemble = VotingClassifier (
    estimator = base_estimator ,               # estimator is your pytorch model
    n_estimators = 10 ,                        # number of base estimators
)

# Set the optimizer
ensemble . set_optimizer (
    "Adam" ,                                 # type of parameter optimizer
    lr = learning_rate ,                       # learning rate of parameter optimizer
    weight_decay = weight_decay ,              # weight decay of parameter optimizer
)

# Set the learning rate scheduler
ensemble . set_scheduler (
    "CosineAnnealingLR" ,                    # type of learning rate scheduler
    T_max = epochs ,                           # additional arguments on the scheduler
)

# Train the ensemble
ensemble . fit (
    train_loader ,
    epochs = epochs ,                          # number of training epochs
)

# Evaluate the ensemble
acc = ensemble . evaluate ( test_loader )         # testing accuracy

지원되는 앙상블

앙상블 이름	유형	소스 코드	문제
퓨전	혼합	fusion.py	분류 / 회귀
투표 [1]	평행한	voting.py	분류 / 회귀
신경 숲	평행한	voting.py	분류 / 회귀
포장 [2]	평행한	bagging.py	분류 / 회귀
구배 향상 [3]	잇달아 일어나는	gradient_boosting.py	분류 / 회귀
스냅 샷 앙상블 [4]	잇달아 일어나는	Snapshot_ensemble.py	분류 / 회귀
적대적 훈련 [5]	평행한	adversarial_training.py	분류 / 회귀
빠른 기하학적 앙상블 [6]	잇달아 일어나는	fast_geometric.py	분류 / 회귀
소프트 그라디언트 향상 [7]	평행한	soft_gradient_boosting.py	분류 / 회귀