torchpal
极度新手友好的 PyTorch 伙伴；加速机器学习探索之旅！

📖 简介

TorchPal 是一个专为新手设计的 PyTorch 辅助工具包，拥有简单易用的 API。
能极大简化深度学习模型的开发、训练和评估流程中的样板代码，帮助您更专注快速地验证自己的想法。

🌟 特色功能

• 自动化训练与评估: 为常见的回归和分类任务提供自动化管理器，无需手动编写训练循环、验证逻辑（内置 K 折交叉验证）
• 实时可视化: 实时可视化训练与评估过程，直观展示模型性能；支持自定义指标进行绘制，
• 探索性训练: 支持在小型数据子集上快速运行训练，帮助初步验证模型架构或超参数设置的合理性
• 实用工具集: 提供丰富的实用工具，如提供模型保存/加载、脚本备份、图片展示等常用辅助功能

⚡ 快速开始

安装

pip install torchpal

基础使用（以回归任务为例）

点击查看完整示例代码

📚 模块概览

• tp.train: 包含 RegressionAutoManager 和 ClassificationAutoManager，用于自动化训练和评估流程。
• tp.utils: 提供实用工具
• tp.data: 数据处理相关工具
• tp.da: 简单的数据分析工具 (基于 Pandas)

提示：TorchPal 优化了类型提示，您可以在编码时利用 IDE 的提示与代码补全功能轻松查看各模块的内容、函数的可用参数及说明。

🤝 贡献

欢迎各种形式的贡献！

1. 发现 Bug 或有功能建议？ 请在 GitHub Issues 提出。
2. 贡献代码：
   • Fork 本仓库。
   • 创建特性分支 (git checkout -b feature/YourAmazingFeature)。
   • 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')。
   • 推送到分支 (git push origin feature/YourAmazingFeature)。
   • 提交 Pull Request。

🙏 致谢

• 感谢 PyTorch 团队。
• 感谢所有开源贡献者。

TorchPal - 让 PyTorch 更简单，让想法更快落地！
用 ❤️ 制作