本篇文章为大家展示了基于PyTorch的高级API封装MagNet库是怎样的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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   MagNet，一个基于pytorch库的高层API封装库，非常类似于Keras。写过原生Tensorflow的童鞋肯定知道，那过程不好受，后来有了keras，tensorlayer等以后就方便多了。不同于Tensorflow，pytorch上手已经很容易了，但是有了MagNet，pytorch写起来将更加简洁。弄不好以后Keras+Tensorflow，MagNet+pytorch将作为入门深度学习的两大选择。目前该库还在开发中，bug还不少，不过喜欢pytorch的童鞋不妨先试一下，及时跟进后续进展。

地址: https://github.com/MagNet-DL/magnet

0,安装Anaconda (www.anaconda.com)

1,安装magnet并创建conda环境

$git clone https://github.com/svaisakh/magnet.git

$cd magnet && conda env update

2,设置环境变量，编辑~/.bashrc

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:

export MAGNET_DATAPATH="<数据集存放路径>"

3,执行脚本使设置生效

$source ~/.bashrc

4,激活conda环境

$conda activate magnet

5,先测试上面的简单网络，流程掌握以后可以试一下复杂点的网络。

class ResBlock(mn.Node):    def __init__(self, c=None, p='same'):        super().__init__(c)    def build(self, x):        # Tell the ResBlock how it should build itself   c = self._args['c']
        p = 'half' if c is None and self._args['p'] != 'same' else 'same'self.convs = nn.Sequential(mn.Conv(c, p=p), mn.Conv(c, p='same', act=None))        super().build(x)        def forward(self, x):
        res = self.convs(x)        # If downsampling, pad using zerosif x.shape[-1] != res.shape[-1]:
            x = F.avg_pool2d(x, 2, 2, x.shape[2] % 2)
            x = torch.cat([x, torch.zeros(x.shape[0], res.shape[1] - x.shape[1],
                                          x.shape[2], x.shape[3])], dim=1)        return F.relu(res + x)
        
res_layer = lambda n, c=None: nn.Sequential(ResBlock(c, p='half'),*[ResBlock(c) for _ in range(n - 1)])

resnet34 = nn.Sequential(mn.Conv(64, k=7), nn.MaxPool2d(3, 2, 1), 
                         res_layer(3, 64), res_layer(4), res_layer(6), res_layer(3),
                         nn.AvgPool2d(7), mn.Linear(1000, act=None)).eval()

上述内容就是基于PyTorch的高级API封装MagNet库是怎样的，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

网页题目：基于PyTorch的高级API封装MagNet库是怎样的
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