Easytorch是一个基于PyTorch的开源神经网络训练框架，封装了PyTorch项目中常用的功能，帮助用户快速构建深度学习项目。
- 最小代码量。封装通用神经网络训练流程，用户仅需实现
Dataset、Model以及训练/推理代码等关键代码，就能完成深度学习项目的构建。 - 万物基于Config。通过配置文件控制训练模式与超参，根据配置内容的MD5自动生成唯一的结果存放目录，调整超参不再凌乱。
- 支持所有设备。支持CPU、GPU与GPU分布式训练，通过配置参数一键完成设置。
- 持久化训练日志。支持
logging日志系统与Tensorboard，并封装为统一接口，用户通过一键调用即可保存自定义的训练日志。
推荐使用Ubuntu16.04及更高版本或CentOS7及以更高版本。
python >= 3.6 （推荐 >= 3.7）
推荐使用Anaconda
pytorch >= 1.4（推荐 >= 1.7）
CUDA >= 9.2 （推荐 >= 11.0）
注意：如需使用安培（Ampere）架构GPU，PyTorch版本需 >= 1.7且CUDA版本 >= 11.0。
pip install -r requirements.txt如果你的项目正在使用EasyTorch，可以将EasyTorch徽章 
[](https://github.com/cnstark/easytorch)