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颜色分类leetcode火炬TorchFlare是一个简单、初学者友好且易于使用的PyTorch框架，无需太多努力即可训练您的模型。它提供了一种几乎类似于Keras的体验，用于使用所有回调、指标等来训练您的模型特征用于类Keras培训的高级模块。为高级用例编写自定义训练和验证循环的灵活性。用于标准任务的现成Pytorch样式数据集/数据加载器，例如图像分类、图像分割、文本分类等模型检查点的回调、提前停止等等！指标等等。减少训练模型所需的样板代码。目前， TorchFlare支持CPU和GPU训练。 DDP和TPU支持即将推出！安装pip install torchflare文档文档可用入门TorchFlare的核心思想是类。它处理所有内部内容，例如用于训练的样板代码、调用回调、指标等。您唯一需要关注的是创建PyTorch模型。此外，还有现成的pytorch样式数据集/数据加载器可用于标准任务，因此您不必担心创建Pytorch数据集/数据加载器。这是一个易于理解的示例，用于展示Experiment类的工作原