python-ignite

Python-Ignite是一个基于PyTorch的高级库，旨在帮助训练神经网络。它提供了许多实用程序和类，可以简化训练和评估过程。以下是一个简单的例子，演示如何使用Python-Ignite训练一个简单的神经网络：

import torch
from ignite.engine import Events, create_supervised_trainer, create_supervised_evaluator
from ignite.metrics import Accuracy, Loss

# 定义模型
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(2, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1),
    torch.nn.Sigmoid()
)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = torch.nn.BCELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 定义训练器和评估器
trainer = create_supervised_trainer(model, optimizer, loss_fn)
evaluator = create_supervised_evaluator(model,
                                        metrics={'accuracy': Accuracy(),
                                                 'loss': Loss(loss_fn)})

# 训练和评估
@trainer.on(Events.EPOCH_COMPLETED)
def log_training_results(trainer):
    evaluator.run(train_loader)
    metrics = evaluator.state.metrics
    print("Training Results - Epoch: {}  Avg accuracy: {:.2f} Avg loss: {:.2f}"
          .format(trainer.state.epoch, metrics['accuracy'], metrics['loss']))

@trainer.on(Events.EPOCH_COMPLETED)
def log_validation_results(trainer):
    evaluator.run(val_loader)
    metrics = evaluator.state.metrics
    print("Validation Results - Epoch: {}  Avg accuracy: {:.2f} Avg loss: {:.2f}"
          .format(trainer.state.epoch, metrics['accuracy'], metrics['loss']))

trainer.run(train_loader, max_epochs=10)

在这个例子中，我们首先定义了一个简单的神经网络模型，然后定义了损失函数和优化器。接下来，我们使用`create_supervised_trainer`和`create_supervised_evaluator`函数创建了训练器和评估器。最后，我们定义了两个回调函数，用于在每个epoch结束时记录训练和验证结果。我们使用`trainer.run`函数开始训练过程。