pytorch-widedeep

项目介绍：pytorch-widedeep

简介

pytorch-widedeep 是一个灵活的多模态深度学习包，专为组合表格数据、文本和图像而设计，使用了谷歌的宽度与深度（Wide and Deep）模型。这种方法特别适合处理多模态数据集，让用户能够将不同格式的数据融合在一起进行深度学习的建模。

主要功能和架构

• 宽深（Wide and Deep）模型:

  • 它结合了线性模型（"Wide"部分）和深度神经网络模型（"Deep"部分），可以有效捕捉线性特征和复杂特征数据。
  • 适用于纯表格数据，也能将文本和图像数据与表格数据整合，满足多样化的数据需求。

• deeptabular 组件:

  • deeptabular 是对表格数据深度学习的实现，在pytorch-widedeep库中有多个模型可供选择，如 TabMlp、TabResnet、TabNet 等，用户可以根据需求选择合适的模型进行表格数据处理。
  • 支持自定义模型，只需确保自定义模型包含名为 output_dim 的属性即可。

• 文本和图像处理:

  • 提供基本的RNN、附加注意力机制的RNN、堆叠的RNN以及 Hugging Face 的 Transformer 模型用于文本数据。
  • 图片数据可以利用多个来自 torchvision 的图像模型进行处理，如 ResNet、EfficientNet 等。

使用方法

• 安装:

  • 使用 pip 安装：pip install pytorch-widedeep
  • 或者从 GitHub 克隆并安装：git clone https://github.com/jrzaurin/pytorch-widedeep && cd pytorch-widedeep && pip install -e .

• 快速开始:

  • 本库支持快速设置，用户可通过简单的代码实现宽度与深度模型的训练和预测。
  • 下面是一个二元分类（例如成人收入数据集）的示例，展示如何制定数据预处理、模型建立、训练及预测的过程。

如何贡献

如果有兴趣参与贡献或开发，请参阅项目的 CONTRIBUTING.md 文档以获取详细信息。

致谢

该项目灵感源自多个开源库，在某些功能的实现上借鉴了 torchsample 和 fastai 等项目的设计理念。特别感谢这些项目对开源社区的贡献。

许可证

该项目在 Apache 2.0 和 MIT 许可证下发布，用户可以任选其一进行使用。

这个介绍将帮助您快速了解 pytorch-widedeep 的基本功能及其在多模态深度学习中的应用，如果有兴趣进一步使用和探索，请参考相关文档和示例代码。