torch.nn.functional

PyTorch 管道使用 Gin Config 实现灵活的 ML 模型训练

本教程演示了如何使用 gin-config 库构建一个可配置的 PyTorch 管道。该方法将稳定的训练代码与实验参数分开，实验参数在声明式配置文件中进行管理。它详细介绍了创建一个非线性螺旋二分类任务，定义一个具有架构变体的灵活多层感知器（MLP），并通过 gin.configurable 绑定公开优化器、调度器和损失函数的参数。本教程还涵盖了使用 Gin 的作用域引用进行不同的模型配置，以及运行时绑定进行参数覆盖而不修改代码，确保为…