【文件属性】：
文件名称：comet-examples:使用Comet.ml的机器学习代码的示例
文件大小：6.67MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-15 00:53:17
python machine-learning deep-learning comet-ml JupyterNotebook
Comet.ml-机器学习实验管理
我们的Misson： Comet在为ML做着GitHub在做代码方面的工作。 我们允许数据科学团队自动跟踪其数据集，代码更改，实验历史和生产模型，从而提高效率，透明度和可重复性。
我们都力争在数据驱动的，但每天有价值的实验结果刚刚失去和遗忘。 Comet.ml提供了一种简单的固定方法。 适用于任何工作流程，任何ML任务，任何机器和任何代码段。
示例库
该存储库包含在许多机器学习Python库中使用Comet.ml的示例，包括fastai，torch，sklearn，chainer，caffe，keras，tensorflow，mxnet，Jupyter笔记本，以及仅使用pre Python。
如果您没有看到所需的东西，请告诉我们！ 请参阅下面的联系方式。
文献资料
完整的文档和其他培训示例可在上
安装
从PyPI安装Comet.ml：
pip in
【文件预览】：
comet-examples-master
----.gitignore(1KB)
----tensorflow()
--------vision()
--------nlp()
----mxnet()
--------mxnet_cifar10.py(10KB)
--------requirements.txt(0B)
----requirements.txt(115B)
----fastai()
--------train-example.py(1KB)
----model_registry()
--------xgboost_seldon_aws()
----scikit()
--------comet-scikit-nlp-example.py(2KB)
--------comet-scikit-classification-example.py(2KB)
----SageMaker()
--------random_forest.ipynb(9KB)
--------Linear_example.ipynb(10KB)
--------README.md(3KB)
----mlflow()
--------mlflow-with-comet.py(2KB)
--------README.md(508B)
----xgboost()
--------data()
--------requirements-py37.txt(35B)
--------online-xgboost-python-train.py(6KB)
--------online-xgboost-fit.py(1KB)
----notebooks()
--------Comet-Python-API.ipynb(68KB)
--------keras.ipynb(23KB)
--------Comet-REST-API.ipynb(325KB)
--------Comet-Confusion-Matrix.ipynb(51KB)
--------Comet_Logging_Curves.ipynb(8KB)
--------Comet_Tensorflow_Model_Analysis.ipynb(9KB)
--------Comet-R-nnet.ipynb(17KB)
--------fastai.ipynb(25KB)
--------Comet_Visualizations_to_Debug_CNNs.ipynb(3.09MB)
--------comet-key.png(13KB)
--------Comet_Custom_Panels_for_Object_Detection.ipynb(16KB)
--------Comet_and_Hugging_Face.ipynb(10KB)
--------Comet_and_Vega.ipynb(6KB)
--------confusion-matrix.png(21KB)
----caffe()
--------comet-caffe2-charRNN-example.py(10KB)
--------caffe2-charRNN-example.py(10KB)
--------asyoulikeit.txt(122KB)
----pytorch_lightning()
--------requirements.txt(64B)
--------pytorch_lightning_optimizer.py(3KB)
----tensorflow-1()
--------comet-tensorflow-mnist-example.py(3KB)
--------comet-tf1-distributed-parameter-server-strategy.py(6KB)
--------data()
--------comet-tensorflow-custom-estimator.py(5KB)
--------comet-tensorflow-word2vec-example.py(12KB)
--------comet-tensorflow-char-rnn-example.py(7KB)
--------iris_data.py(3KB)
--------hooks.py(9KB)
--------comet-tensorflow-custom-estimator-hook.py(6KB)
--------README.md(6KB)
--------comet-tf1-distributed-estimator-multiworker-mirrored-strategy.py(5KB)
--------comet-tf1-distributed-mirrored-strategy.py(4KB)
----tensorflow-2()
--------comet-tensorflow-distributed-parameter-server-strategy.py(6KB)
--------README.md(3KB)
--------comet-tensorflow-distributed-multiworker-mirrored-strategy.py(5KB)
----pytorch()
--------comet-pytorch-mnist-example.py(4KB)
--------comet-pytorch-ddp-cifar10.py(8KB)
--------comet-pytorch-horovod-mnist.py(8KB)
--------README.md(3KB)
--------online-pytorch-lightning-apex-example.py(1KB)
--------pytorch-rich-logging-example.py(7KB)
--------comet-pytorch-ddp-mnist-example.py(5KB)
----readme.md(3KB)
----chainer()
--------train-example.py(11KB)
----keras()
--------comet-keras-lstm-example.py(3KB)
--------mnist-dnn-rich.py(3KB)
--------data()
--------comet-keras-bidir-lstm-example.py(3KB)
--------utils.py(1KB)
--------comet-keras-cnn-lstm-example.py(3KB)
--------comet-keras-optimizer.py(3KB)
--------mnist-dnn.py(2KB)
--------comet-keras-mnist-example.py(2KB)
--------comet-keras-bAbI-example.py(10KB)
--------comet-keras-seq2seq-example.py(10KB)
--------comet-keras-deep-dream-example.py(6KB)