Deep learning tools
Project description
安装
pip install zhei
使用
import zhei as j
j.hi()
功能支持
帮助信息
- hi():打印 Banner
- help():打印帮助信息,待完善
- print_error_info(e: Exception):打印错误信息
通知
- notice(msg, warning=False, access_token="", secret=""):钉钉通知,默认读取 init_env() 设置的环境变量中的凭证
Args: msg (str): 通知内容 warning (bool, optional): 是否为警告. Defaults to False. access_token (str, optional): 钉钉机器人 access_token. Defaults to "". secret (str, optional): 钉钉机器人 secret. Defaults to "".
配置
- init_env(config: Union[DictConfig, dict]):初始化环境
包括随机种子、可见GPU、Comet.ml环境变量、进程名 Args: config (DictConfig): 配置文件 seed (str, optional): 种子. Defaults to '3407'. use_deterministic (bool, optional): 是否使用确定性算法,使用了训练会变慢. Defaults to False. visibale_cuda (str, optional): 设置可见 GPU,如果不使用设置为 ''. Defaults to 'all'. comet_exp (dict, optional): Comet.ml相关环境变量设置. Defaults to {}. proctitle (str, optional): 进程名. Defaults to 'python'. proctitle_prefix_id (bool, optional): 是否在进程名前边添加进程 ID. Defaults to True.
处理器
- gpu_ready()):检查 GPU 是否可用
- set_processing_units(config: Union[DictConfig, dict] = {}):设置处理器
支持自动选择和手动选择、排队和不排队 Args: config (dict, optional): Defaults to {}. processing_unit: 处理器类型,可选值为:cpu、mps, 1, ^2 等,其中 ^2 表示自动选择两块 GPU,默认为 cpu processing_unit_type: 选择处理器,可选值为:cpu、mps、gpu-a-s、gpu-a-m、gpu-m-s、gpu-m-m processing_unit_min_free_memory: 最小空闲内存,单位为 GiB,默认为 10 processing_unit_min_free_memory_ratio: 最小空闲内存比例,默认为 0.5 queuing: 是否排队,依赖 Redis,默认为 False visible_devices: 可见的 GPU 序号,用逗号分隔,默认为 None Returns: Union[DictConfig, dict]: config
包装类
- Result:包装类,用于作为模块间通信的媒介,可使用字典进行初始化
文件读取和保存
-
load_in(path, data_name=""):读取文件
根据文件后缀名自动选择读取方法 目前支持保存类型有:‘pkl’、‘txt’、‘pt’、‘json’, 'jsonl'、'csv' Args: data_name: str, 打印提示时需要,便于控制台查看保存的文件是什么文件, 默认为空 Returns: data:Object
-
save_as(data, save_path, file_format="pt", data_name="", protocol=4):保存文件
将参数中的文件对象保存为指定格式格式文件 目前支持保存类型有:‘pkl’、‘txt’、‘pt’、‘json’, 'jsonl' 默认为‘pt’ Args: data: obj, 要保存的文件对象 save_path: str, 文件的保存路径,应当包含文件名和后缀名 data_name: str, 打印提示时需要,便于控制台查看保存的文件是什么文件, 默认为空 protocol: int, 当文件特别大的时候,需要将此参数调到4以上, 默认为4 file_format: str, 要保存的文件类型,支持‘pkl’、‘txt’、‘pt’、‘json’、‘jsonl’ Returns: None
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- Uploaded via: twine/4.0.2 CPython/3.9.13
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | cecfa60cbdaa4fde296609cb08a544957f323f10d0adad7f92e8d9ff8132e83c |
|
MD5 | d46edc6526de5e15456df136659dbae3 |
|
BLAKE2b-256 | 4015fc7d08b4ce2b5e4a35074d43c0557a0d91834ee388043e6a979cb6e59bec |