基于机器学习框架的高级库
项目描述
手电筒
Torchlite 是一个基于流行机器学习框架（如 sklearn、Pytorch 和 Tensorflow）的高级库。它为机器学习中用于日常数据科学任务的重复代码提供了高层抽象。
安装
pip install torchlite
或者，如果您想直接运行此库以访问示例，请克隆此存储库并运行：
pip install -r requirements.txt
安装所需的依赖项。默认情况下， Pytorch 0.4.0+和Tensorflow-GPU 1.8.0+与这个库一起安装，但如果你想使用这个包，建议从这里torchlite.torch从源代码安装它们
和/或转到Tensorflow 安装页面，如果你想用torchlite.tf包。
文档
examples-*目前该库没有完整的文档，但您可以通过查看文件夹中的示例快速了解它的工作原理。该库仍处于 alpha 阶段，未来可能会更改一些 API。唯一会与库同步发展的是示例，它们旨在始终与库保持同步。
很少有示例会生成文件夹/文件，例如保存的模型或张量板日志。要可视化 tensorboard 日志，请下载 Tensorflow 的 tensorboard 以及
Pytorch 的 tensorboard，如果您对torchlite.torch软件包感兴趣的话。然后执行：
tensorboard --logdir=./tensorboard
打包项目以进行 Pypi 部署
pip install twine
pip install wheel
python setup.py sdist
python setup.py bdist_wheel
创建一个 pypi 帐户并$HOME/.pypirc使用以下命令创建：
[pypi]
username = <username>
password = <password>
然后上传包：
twine upload dist/*
要不就：
pypi_deploy.sh
下载文件
下载适用于您平台的文件。如果您不确定要选择哪个，请了解有关安装包的更多信息。
源分布
torchlite-0.2.0.1.tar.gz
（43.2 kB
查看哈希）
内置分布
torchlite-0.2.0.1-py3-none-any.whl
（54.0 kB
视图哈希）