DI-toolkit

DI-toolkit

简化深度学习实验流程的开源工具集

DI-toolkit是一个开源的深度学习工具集,提供日志系统、注释文档生成和TensorBoard数据提取等功能。该工具支持多个Python版本,拥有完善的文档和测试。DI-toolkit致力于简化深度学习实验流程,为研究人员提供便利。

DI-toolkitPython工具包日志系统文档生成TensorBoard工具Github开源项目

DI-toolkit

PyPI PyPI - Python Version Loc Comments

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GitHub stars GitHub forks GitHub commit activity GitHub issues GitHub pulls Contributors GitHub license

一个为opendilab设计的简单工具包,包含以下实用工具:

  • ditk.logging,一个易于使用的日志系统
  • ditk.annonated,一个注释文档生成脚本
  • ditk.tensorboard,用于从tensorboard日志文件中提取数据的工具
    • ditk.tensorboard.plot,用于绘制从tensorboard日志文件中提取的数据的绘图工具

安装

您可以使用pip命令行从官方PyPI站点简单安装它。

pip install DI-toolkit

或者从最新的源代码安装,如下所示:

git clone https://github.com/opendilab/DI-toolkit.git cd di-toolkit pip install . --user

快速入门

ditk.logging 示例

这是一个日志记录的例子。

from ditk import logging if __name__ == '__main__': logging.try_init_root(logging.INFO) logging.info('这是信息') logging.warning('这是带有整数233的警告') logging.error('这是带有字符串\'233\'的错误。') try: _ = 1 / 0 except ZeroDivisionError as err: logging.exception(err)

ditk.logging的接口与原生logging模块几乎相同。您可以直接用from ditk import logging替换代码中的import logging

ditk.annonated

Python注释文档生成脚本,如下所示

使用方法

python -m ditk.doc.annotated create -i ditk/doc/annotated/ppo.py -o my_doc/index.html -L zh

您将得到

my_doc ├── assets │ ├── pylit.css │ └── solarized.css └── index.html

帮助信息

  • python -m ditk.doc.annotated --help
Usage: python -m ditk.doc.annotated [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... 创建注释文档的工具。 Options: -v, --version 显示版本信息。 -h, --help 显示此帮助信息并退出。 Commands: create 从本地代码创建注释文档的工具。
  • python -m ditk.doc.annotated create --help
Usage: python -m ditk.doc.annotated create [OPTIONS] 从本地代码创建注释文档的工具。 Options: -i, --input_file FILE 输入源代码。 [必需] -o, --output_file FILE 输出注释文档代码。 [必需] -A, --assets_dir DIRECTORY 此文档的资源文件目录。 -L, --language [zh|en] 文档语言。 [默认: en] -T, --title TEXT 文档标题。 [默认: <未命名文档>] -h, --help 显示此帮助信息并退出。

相关库

创建多种子多算法基准图

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from ditk.tensorboard.plots import tb_create_range_plots sns.set() tb_create_range_plots( 'test/testfile/pong_tb', # tensorboard日志目录 xname='step', yname='evaluator_step/reward_mean', ) plt.show()

tb_create_range_plots

贡献

我们感谢所有为改进DI-toolkit做出的贡献,无论是逻辑还是系统设计。请参阅CONTRIBUTING.md获取更多指南。

许可证

DI-toolkit在Apache 2.0许可下发布。

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