Mihomo 是一个基于机器学习的框架，用于训练和推理模型。在核心配置中，主要涉及数据处理、模型构建、训练、推理和评估几个关键部分。以下是一个详细的 Mihomo 核心配置示例

数据预处理

• 数据加载器：定义用于加载训练和测试数据的数据加载器（如 DataLoader）。

  from mihomo import DataLoader
  # 初始化数据加载器
  loader = DataLoader(
      data,
      batch_size=32,
      shuffle=True,
      num_workers=4
  )

• 数据预处理：对数据进行预处理（如归一化、编码等）。

  from mihomo import Preprocessor
  # 初始化预处理器
  preprocesser = Preprocessor(
      data,
      normalize=True,
      one_hot=True
  )

数据集选择

• 数据加载器：选择适合训练的数据集。

  from mihomo import Dataset
  # 初始化数据集
  dataset = Dataset(
      data,
      train=.8,
      val=.1,
      test=.1
  )

• 数据集参数：设置训练集、验证集和测试集的比例等。

模型构建

• 模型定义：定义模型的结构和参数。

  from mihomo import Model
  # 初始化模型
  model = Model(
      architecture='transformer',
      layers=6
  )

• 模型参数：设置模型的层数、节点数、学习率等。

损失函数与优化器

• 损失函数：选择合适的损失函数（如 BCELoss、MSELoss 等）。

  from mihomo import Loss
  # 初始化损失函数
  loss = Loss(
      loss='bce'
  )

• 优化器：选择优化器（如 Adam、SGD 等）。

  from mihomo import Optimizer
  # 初始化优化器
  optimizer = Optimizer(
      optimizer='adam'
  )

训练

• 训练循环：定义训练的循环，包括数据加载、模型训练、评估等。

  from mihomo import Training
  # 初始化训练
  trainer = Training(
      model=model,
      loss=loss,
      optimizer=optimizer,
      device=,
      epochs=1
  )
  trainer.train()

推理

• 推理函数：定义用于推理的函数。

  from mihomo import Inference
  # 初始化推理
  inference = Inference(
      model=model,
      device=
  )

评估

• 评估指标：定义评估指标（如准确率、loss、precision、recall 等）。

  from mihomo import Evaluation
  # 初始化评估
  evaluation = Evaluation(
      inference=inference,
      data=dataset
  )
  evaluation.run()

参数优化

• 参数搜索：通过参数搜索优化模型参数。

  from mihomo import HyperparameterOptimization
  # 初始化参数搜索
  opt = HyperparameterOptimization(
      parameters=['learning_rate', 'batch_size'],
      search_range={'learning_rate': (1e-5, 1e-3), 'batch_size': (32, 128)}
  )
  opt.optimize()