torch-tk

torch-tk은 PyTorch 워크플로우를 단순화하기 위한 유틸리티 세트를 제공하며, 모델과 옵티마이저를 자체 설명형으로 만들어 직렬화 및 재구성을 더 쉽게 합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다. - 모델 및 옵티마이저 관리: Model 기본 클래스와 SGD, Adam과 같은 옵티마이저 래퍼를 제공하여 생성자 인수와 상태를 저장하고 파일에 자동으로 저장 및 복원할 수 있습니다. - 체크포인팅: 모델과 옵티마이저 상태를 동시에 저장하고 로드하는 CheckPointManager를 제공합니다. - 훈련 유틸리티: 일반 데이터셋을 위한 표준 Trainer와 결측값(NaN)이 포함된 대상에 특화된 MaskedTrainer를 포함합니다. 두 클래스 모두 DataLoader 또는 직접 텐서를 통한 훈련을 지원합니다. - 진단 도구: 샘플 단위 손실 정보를 계산하고 저장하는 Diagnostics 클래스입니다. netCDF 파일로 진단 정보를 저장할 수 있으며, 손실 확률 분포(KDE 및 히스토그램)를 위한 플로팅 유틸리티를 제공합니다. 이 툴킷은 훈련 루프 및 상태 지속과 관련된 반복 작업을 자동화하면서도 표준 PyTorch 인터페이스를 유지하도록 설계되었습니다.