CodeGemma如何與PyTorch框架集成

小億
83
2024-05-24 16:59:20

要與PyTorch框架集成CodeGemma，您可以按照以下步驟進(jìn)行：

  1. 首先，安裝PyTorch框架。您可以在PyTorch官方網(wǎng)站上找到安裝指南：https://pytorch.org/get-started/locally/

  2. 創(chuàng)建一個(gè)新的Python文件，并導(dǎo)入PyTorch和CodeGemma庫(kù)：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from codegemma import GemmaClient
  1. 初始化GemmaClient，并連接到CodeGemma服務(wù)器：
client = GemmaClient(api_key='your_api_key', project_id='your_project_id')

請(qǐng)確保替換’your_api_key’和’your_project_id’為您的實(shí)際API密鑰和項(xiàng)目ID。

  1. 加載數(shù)據(jù)集并創(chuàng)建數(shù)據(jù)加載器：
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
  1. 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并定義損失函數(shù)和優(yōu)化器：
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(3*32*32, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
  1. 訓(xùn)練模型并使用CodeGemma記錄訓(xùn)練過(guò)程：
for epoch in range(10):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        client.log_metric('loss', loss.item())
    
    client.log_epoch_end(epoch)

在此示例中，我們每個(gè)epoch結(jié)束時(shí)記錄損失值。您還可以使用client.log_metric()記錄其他指標(biāo)或client.log_artifact()記錄模型權(quán)重等。

通過(guò)這些步驟，您可以將CodeGemma集成到PyTorch框架中，將訓(xùn)練過(guò)程和指標(biāo)記錄到CodeGemma平臺(tái)上。

0 踩