火车

训练机器学习模型通常需要自定义训练循环和自定义 法典。因此，我们不提供开箱即用的 Training Loop 应用程序。我们这样做 但是，请通过示例来说明如何构建训练 App 以及 可用于运行自定义训练应用程序的通用组件。

注意

在运行示例之前，请遵循运行示例的先决条件

查看 Trainer App Example 的代码。 您可以通过在桌面上运行单个 Trainer 示例来试用：

python torchx/examples/apps/lightning_classy_vision/train.py

Torchx 通过提供简单易用的标准化 API 来简化应用程序执行 应用程序在本地或远程环境中执行。它通过引入 元件。

每个用户应用程序都应附带相应的组件。 查看单节点 Trainer 代码：Trainer 组件

自己试试：

torchx run -s local_cwd ./torchx/examples/apps/lightning_classy_vision/component.py:trainer

上面的代码将在用户桌面上执行单个 Trainer。 如果您的笔记本电脑上安装了 docker，则可以通过以下 cmd 运行相同的单个 trainer：

torchx run -s local_docker ./torchx/examples/apps/lightning_classy_vision/component.py:trainer

您可以了解有关编写自己的组件的更多信息：torchx.components

Torchx 对简化分布式作业的执行提供了强大的支持，您可以了解更多信息torchx.components.dist