torch-tk

torch-tkは、モデルとオプティマイザを自己記述可能にし、シリアライズと再構築を容易にするため、PyTorchワークフローを簡素化する一連のユーティリティを提供します。 主な機能は以下の通りです。 - **モデルおよびオプティマイザ管理**: コンストラクタ引数と状態を保存し、自動的にファイルへの保存と復元を可能にする`Model`基底クラスおよびオプティマイザラッパー（例: `SGD`, `Adam`）を提供します。 - **チェックポイント管理**: モデルとオプティマイザの状態を同時に保存および読み込む`CheckPointManager`を提供します。 - **トレーニングユーティリティ**: 一般的なデータセット向けの標準`Trainer`および欠損値（NaN）を含むターゲット向けに特別に設計された`MaskedTrainer`を含みます。どちらも`DataLoader`または直接テンソルによるトレーニングをサポートします。 - **診断ツール**: サンプル単位の損失情報を計算および保存するための`Diagnostics`クラスです。netCDFファイルへの診断結果の保存をサポートし、損失確率分布（KDEおよびヒストグラム）のプロットユーティリティを提供します。 このツールキットは、トレーニングループと状態永続化に関連するボイラープレートを自動化しつつ、標準的なPyTorchインターフェースを維持するように設計されています。