一系列年轻项目的工具箱
YoungToolkit的Python项目详细描述
青年工具箱
一个针对一系列年轻项目的工具包，这些模块非常实用、基本、简单且易于使用，因此您可以在任何需要使用它的地方导入此包。在
使用
fromyoolkit.some_moduleimport*
有关详细信息，请参见Full Documentation。在
目录
可视化
这个模块是visdom客户端的封装，注意visdom服务器API遵循数据和布局对象的Plotly约定。在
可视化服务器
如果您没有为自己托管visdom服务器，请按照以下说明操作。在
^{pr2}$可视化客户端
- 为您托管的服务器设置可视化客户端（假设您的主机ip为127.0.0.1）：
fromyoolkit.visualizingimportsetup_visualizervisualizer=setup_visualizer('Demo',server='127.0.0.1',port=6789,username="Jason",password="123456",logging_path="demo.log",offline=False,overwrite=True)
- 打开连接：
visualizer.open()
- 抽！你的画可以在http://127.0.0.1:6789找到。在
importnumpyheat=numpy.arange(25).reshape((5,5))visualizer.visualize('heatmap','demo_heatmap_5_5','Demo 5*5 matrix heatmap',X=heat,opts={'colormap':'Viridis',})
在方法visualizer.visualize()中，1号参数visualize_type是一种visdom方法，如line、heatmap、mesh等，第2和第3个数组是visualize_name和{visualize_type确定（有关更详细的使用文档，请参阅visdom）。在
- 紧密连接：
visualizer.close()
关闭客户端和服务器之间的连接后，服务器将删除您绘制的绘画。
不用担心，所有的画都保存在第1步中定义的日志文件demo.log。在
- 重播日志文件：
visualizer.replay_log('some_other.log')
安装
三种不同的安装方法如下所示：
- 从PyPI安装
YoungToolkit或youngtoolkit：
pip install YoungToolkit
或者
pip install youngtoolkit
- 从源安装
YoungToolkit：
git clone https://github.com/Jason-Young-AI/YoungToolkit.git
cd YoungToolkit
python setup.py install
- 在本地开发
YoungToolkit：
git clone https://github.com/Jason-Young-AI/YoungToolkit.git
cd YoungToolkit
python setup.py build develop
支持NVIDIA相关功能的安装
支持Pythorch张量的IO
在安装过程中，将[nv-io]附加到包名YoungToolkit上，如：
pip install YoungToolkit[nv-io]
支持跟踪GPU内存（Pythorch）
在安装期间，将[nv-track]附加到包名YoungToolkit上。在
pip install YoungToolkit[nv-track]
NOTE：我引用项目（Oldpan/Pytorch-Memory-Utils）来实现这一部分yoolkit.tracker
支持所有功能
在安装过程中，将[full]附加到包名YoungToolkit上。在
pip install YoungToolkit[full]
NOTATION：如果您使用zsh作为shell环境，请转义方括号或引用参数，如pip install 'YoungToolkit[xxx]'。（Here是更详细的解释）
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