catalyst
Accelerated deep learning R&D
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- documentation.md
- feature_request.md
- question.md
- codestyle.yml
- deploy_publish.yml
- deploy_push.yml
- dl_cpu.yml
- dl_cpu_minimal.yml
- greetings.yml
- integrations.yml
- CODEOWNERS
- dependabot.yml
- FUNDING.yml
- PULL_REQUEST_TEMPLATE.md
- stale.yml
- catalyst-parallel-run
- download-gdrive
- extract-archive
- install-apex
- check_config_api.sh
- check_docs.sh
- check_pipelines.sh
- check_projector.sh
- check_settings.sh
- __init__.py
- accuracy.py
- auc.py
- classification.py
- cmc_score.py
- confusion_matrix.py
- functional_metric.py
- r2_squared.py
- recsys.py
- scikit_learn.py
- segmentation.py
- __init__.py
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- batch_overfit.py
- batch_transform.py
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- metric_aggregation.py
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- __init__.py
- _misc.py
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- dataset.py
- dataset_cv.py
- dataset_ml.py
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- reader_cv.py
- sampler.py
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- misc.py
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- __init__.py
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- _mrr.py
- _ndcg.py
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- _segmentation.py
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- __init__.py
- runner.py
- supervised.py
- __init__.py
- config.py
- distributed.py
- misc.py
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- pruning.py
- quantization.py
- torch.py
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- __init__.py
- __version__.py
- registry.py
- settings.py
- typing.py
- collect_dependencies_hash.py
- Dockerfile
- Dockerfile-dev
- README.md
- callbacks.rst
- contrib.rst
- core.rst
- data.rst
- engines.rst
- loggers.rst
- metrics.rst
- runners.rst
- utils.rst
- callback.rst
- engine.rst
- logger.rst
- metric.rst
- runner.rst
- architecture.rst
- checkpointing.rst
- dataflow.rst
- ddp.rst
- debugging.rst
- dp.rst
- early_stopping.rst
- engines.rst
- inference.rst
- intro.rst
- logging.rst
- mixed_precision.rst
- multi_components.rst
- multi_keys.rst
- optuna.rst
- settings.rst
- quickstart.rst
- ddp.rst
- conf.py
- create_api.sh
- index.rst
- key.enc
- Makefile
- README.md
- requirements.txt
- buffer.py
- db.py
- ddpg.py
- dqn.py
- misc.py
- README.md
- sampler.py
- centernet-config.yaml
- ssd-config.yaml
- yolo-x-config.yaml
- __init__.py
- centernet.py
- ssd.py
- yolo_x.py
- __init__.py
- callbacks.py
- criterion.py
- custom_runner.py
- dataset.py
- README.md
- requirements.txt
- to_coco.py
- utils.py
- README.md
- src.py
- train_albert.py
- train_resnet.py
- colab_ci_cd.ipynb
- customization_tutorial.ipynb
- customizing_what_happens_in_train.ipynb
- DALI.ipynb
- neptune.ipynb
- reinforcement_learning.ipynb
- XLA.ipynb
- XLA_ddp.ipynb
- macridvae.py
- multidae.py
- multivae.py
- README.md
- ddpg.py
- dqn.py
- README.md
- reinforce.py
- __init__.py
- common.py
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- runner.py
- .dockerignore
- barlow_twins.py
- byol.py
- check.sh
- Dockerfile
- README.md
- run.sh
- simCLR.py
- supervised_contrastive.py
- README.md
- requirements-comet.txt
- requirements-cv.txt
- requirements-deepspeed.txt
- requirements-dev.txt
- requirements-ml.txt
- requirements-mlflow.txt
- requirements-neptune.txt
- requirements-onnx-gpu.txt
- requirements-onnx.txt
- requirements-optuna.txt
- requirements-profiler.txt
- requirements-wandb.txt
- requirements-xla.txt
- requirements.txt
- __init__.py
- test_benchmark.py
- __init__.py
- test_batch_overfit.py
- test_batch_transform.py
- test_checkpoint.py
- test_control_flow.py
- test_metric_aggregation.py
- test_misc.py
- test_mixup.py
- test_optimizer.py
- test_optuna.py
- test_periodic_loader.py
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- test_pruning.py
- test_quantization.py
- test_sklearn_model.py
- test_soft_update.py
- test_tracing.py
- test_wrapper.py
- __init__.py
- test_data.py
- test_loader.py
- test_sampler.py
- __init__.py
- __init__.py
- test_accuracy.py
- test_auc.py
- test_average_precision.py
- test_classification.py
- test_cmc_metric.py
- test_dice.py
- test_fbeta_precision_recall.py
- test_hitrate.py
- test_iou.py
- test_misc.py
- test_mrr.py
- test_ndcg.py
- test_r2_squared.py
- test_region_statictics.py
- __init__.py
- test_accuracy.py
- test_additive.py
- test_classification.py
- test_cmc_score.py
- test_functional_metric.py
- test_r2squared.py
- test_segmentation.py
- __init__.py
- test_profiler.py
- test_reid.py
- test_runner.py
- test_sklearn_classifier.py
- test_sklearn_classifier_mnist.py
- __init__.py
- test_config.py
- test_hash.py
- test_onnx.py
- test_quantization.py
- __init__.py
- __init__.py
- test_dataset.py
- test_nifti.py
- test_sampler_inbatch.py
- __init__.py
- test_movielens.py
- test_movielens_20m.py
- __init__.py
- test_criterion.py
- test_modules.py
- test_onecyle.py
- test_optimizer.py
- __init__.py
- test_main.py
- test_tag2label.py
- test_tune.py
- test_tune.yml
- __init__.py
- test_image.py
- test_swa.py
- test_torch.py
- __init__.py
- engine_core.yml
- engine_cpu.yml
- engine_ddp.yml
- engine_ddp_amp.yml
- engine_ddp_xla.yml
- engine_dp.yml
- engine_dp_amp.yml
- engine_gpu.yml
- engine_gpu_amp.yml
- test_classification.yml
- test_gan.yml
- test_metric_learning.yml
- test_mnist.yml
- test_mnist_custom.yml
- test_mnist_multicriterion.yml
- test_mnist_multimodel.yml
- test_mnist_multioptimizer.yml
- test_multihead_classification.yml
- test_multilabel_classification.yml
- test_recsys.yml
- test_regression.yml
- test_vae.yml
- __init__.py
- test_classification.py
- test_contrastive.py
- test_distillation.py
- test_gan.py
- test_metric_learning.py
- test_mnist.py
- test_mnist_custom.py
- test_mnist_multicriterion.py
- test_mnist_multimodel.py
- test_mnist_multioptimizer.py
- test_multihead_classification.py
- test_multilabel_classification.py
- test_optuna.py
- test_recsys.py
- test_regression.py
- test_vae.py
- __init__.py
- misc.py
- .gitignore
- .mergify.yml
- .pre-commit-config.yaml
- CHANGELOG.md
- CITATION
- CODE_OF_CONDUCT.md
- CONTRIBUTING.md
- LICENSE
- Makefile
- MANIFEST.md
- pyproject.toml
- README.md
- setup.cfg
- setup.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/catalyst-team/catalyst
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd catalyst
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install -U catalyst
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install catalyst[ml] # installs ML-based Catalyst
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install catalyst[cv] # installs CV-based Catalyst
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install git+https://github.com/catalyst-team/catalyst@master --upgrade
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Docker
쉬움사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker build -f docker/Dockerfile -t catalyst .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 catalyst
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
4. Python
쉬움사전 준비물
pip install -U catalyst
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install catalyst[ml] # installs ML-based Catalyst
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install catalyst[cv] # installs CV-based Catalyst
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install git+https://github.com/catalyst-team/catalyst@master --upgrade
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
5. Make
보통사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make
생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.
에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.
// repository documentation
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