early stopping pytorch Download - Скачать early stopping pytorch Source Code

early stopping pytorch

Питон

v1.0.10

Скачать

Ранняя остановка для питорха

Ранняя остановка - это форма регуляризации, используемая для того, чтобы избежать переживания на наборе учебных данных. Ранняя остановка отслеживает потерю валидации, если потеря останавливает уменьшение в течение нескольких эпох подряд, тренировочные остановки останавливаются. EarlyStopping класс в early_stopping_pytorch/early_stopping.py используется для создания объекта для отслеживания потери проверки при обучении модели Pytorch. Он будет сэкономить контрольную точку модели каждый раз, когда потери проверки уменьшаются. Мы установили аргумент patience в EarlyStopping классе, сколько эпох мы хотим подождать после последнего разбора, прежде чем утратить потерю проверки, прежде чем нарушить петлю обучения. Существует простой пример того, как использовать EarlyStopping класс в ноутбуке mnist_early_stopping_example.

Внизу находится сюжет из примера ноутбука, который показывает последнюю контрольную точку, сделанную ранним объектом, прямо перед тем, как модель начала переполняться. У него было терпение, установившее 20.

Установка

Вариант 1: Установите из PYPI (рекомендуется)

pip install early-stopping-pytorch

Вариант 2: Установите из источника

Для разработки или если вы хотите новейшие неизданные изменения:

1. Клонировать репозиторий

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

2. Установите виртуальную среду

Запустите скрипт настроек, чтобы создать виртуальную среду и установить все необходимые зависимости.

./setup_dev_env.sh

3. Активируйте виртуальную среду

Активировать виртуальную среду:

 source dev-venv/bin/activate

4. Установите пакет в редактируемом режиме

Установите пакет локально в редактируемом режиме, чтобы использовать его немедленно:

pip install -e .

Использование

 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

Для полного примера см. Пример Mnist Range Stopping Notebook.

Цитирование

Если вы найдете этот пакет полезным в своем исследовании, рассмотрите возможность ссылаться на него как:

 @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 } ,
}