[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-grok-ai--nn-template":3,"tool-grok-ai--nn-template":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",156033,2,"2026-04-14T23:32:00",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":77,"owner_twitter":77,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":88,"forks":89,"last_commit_at":90,"license":91,"difficulty_score":32,"env_os":92,"env_gpu":92,"env_ram":92,"env_deps":93,"category_tags":105,"github_topics":107,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":126,"updated_at":127,"faqs":128,"releases":158},7624,"grok-ai\u002Fnn-template","nn-template","Generic template to bootstrap your PyTorch project.","nn-template 是一个专为 PyTorch 项目设计的通用启动模板，旨在帮助开发者快速搭建结构规范、功能完善的深度学习代码库。它主要解决了研究人员和工程师在开启新项目时，往往需要重复编写大量基础代码（如配置管理、实验日志、数据加载等）的痛点，让用户能将精力集中在核心算法创新而非工程琐事上。\n\n该工具特别适合从事 AI 研究的学者、算法工程师以及希望遵循最佳实践的开发团队使用。通过集成 Cookiecutter，nn-template 提供向导式的项目初始化流程，只需一条命令即可生成个性化且可直接运行的项目骨架。其技术亮点在于深度整合了 PyTorch Lightning（简化训练循环）、Hydra（灵活配置管理）、Hugging Face Datasets（便捷数据访问）以及 Weights & Biases（实验追踪）等主流生态工具。此外，它还内置了自动化测试、文档部署及代码风格检查等 GitHub Actions 工作流，确保实验的可复现性并强制推行 Python 编程最佳实践。无论是快速验证新想法，还是构建长期维护的研究项目，nn-template 都能提供一个坚实可靠的","nn-template 是一个专为 PyTorch 项目设计的通用启动模板，旨在帮助开发者快速搭建结构规范、功能完善的深度学习代码库。它主要解决了研究人员和工程师在开启新项目时，往往需要重复编写大量基础代码（如配置管理、实验日志、数据加载等）的痛点，让用户能将精力集中在核心算法创新而非工程琐事上。\n\n该工具特别适合从事 AI 研究的学者、算法工程师以及希望遵循最佳实践的开发团队使用。通过集成 Cookiecutter，nn-template 提供向导式的项目初始化流程，只需一条命令即可生成个性化且可直接运行的项目骨架。其技术亮点在于深度整合了 PyTorch Lightning（简化训练循环）、Hydra（灵活配置管理）、Hugging Face Datasets（便捷数据访问）以及 Weights & Biases（实验追踪）等主流生态工具。此外，它还内置了自动化测试、文档部署及代码风格检查等 GitHub Actions 工作流，确保实验的可复现性并强制推行 Python 编程最佳实践。无论是快速验证新想法，还是构建长期维护的研究项目，nn-template 都能提供一个坚实可靠的起点。","# NN Template\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_suite.yml\">\u003Cimg alt=\"CI\" src=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_suite.yml\u002Fbadge.svg?branch=main>\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_suite.yml\">\u003Cimg alt=\"CI\" src=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_suite.yml\u002Fbadge.svg?branch=develop>\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fpublish_docs.yml\u002Fbadge.svg\">\u003Cimg alt=\"Docs\" 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\u003C> (\u003C\u002Fp>)\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ci>\n        \"We demand rigidly defined areas of doubt and uncertainty.\"\n    \u003C\u002Fi>\n\u003C\u002Fp>\n\n\nGeneric template to bootstrap your [PyTorch](https:\u002F\u002Fpytorch.org\u002Fget-started\u002Flocally\u002F) project,\nread more in the [documentation](https:\u002F\u002Fgrok-ai.github.io\u002Fnn-template).\n\n\n[![asciicast](https:\u002F\u002Fasciinema.org\u002Fa\u002F475623.svg)](https:\u002F\u002Fasciinema.org\u002Fa\u002F475623)\n\n## Get started\n\nIf you already know [cookiecutter](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcookiecutter\u002Fcookiecutter), just generate your project with:\n\n```bash\ncookiecutter https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Otherwise\u003C\u002Fsummary>\nCookiecutter manages the setup stages and delivers to you a personalized ready to run project.\n\nInstall it with:\n\u003Cpre>\u003Ccode>pip install cookiecutter\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\n\u003C\u002Fdetails>\n\nMore details in the [documentation](https:\u002F\u002Fgrok-ai.github.io\u002Fnn-template\u002Flatest\u002Fgetting-started\u002Fgeneration\u002F).\n\n## Strengths\n\n- **Actually works for [research](https:\u002F\u002Fgrok-ai.github.io\u002Fnn-template\u002Flatest\u002Fpapers\u002F)**!\n- Guided setup to customize project bootstrapping;\n- Fast prototyping of new ideas, no need to build a new code base from scratch;\n- Less boilerplate with no impact on the learning curve (as long as you know the integrated tools);\n- Ensure experiments reproducibility;\n- Automatize via GitHub actions: testing, stylish documentation deploy, PyPi upload;\n- Enforce Python [best practices](https:\u002F\u002Fgrok-ai.github.io\u002Fnn-template\u002Flatest\u002Ffeatures\u002Fbestpractices\u002F);\n- Many more in the [documentation](https:\u002F\u002Fgrok-ai.github.io\u002Fnn-template\u002Flatest\u002Ffeatures\u002Fnncore\u002F);\n\n## Integrations\n\nAvoid writing boilerplate code to integrate:\n\n- [PyTorch Lightning](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPyTorchLightning\u002Fpytorch-lightning), lightweight PyTorch wrapper for high-performance AI research.\n- [Hydra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fhydra), a framework for elegantly configuring complex applications.\n- [Hugging Face Datasets](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdocs\u002Fdatasets\u002Findex),a library for easily accessing and sharing datasets.\n- [Weights and Biases](https:\u002F\u002Fwandb.ai\u002Fhome), organize and analyze machine learning experiments. *(educational account available)*\n- [Streamlit](https:\u002F\u002Fstreamlit.io\u002F), turns data scripts into shareable web apps in minutes.\n- [MkDocs](https:\u002F\u002Fwww.mkdocs.org\u002F) and [Material for MkDocs](https:\u002F\u002Fsquidfunk.github.io\u002Fmkdocs-material\u002F), a fast, simple and downright gorgeous static site generator.\n- [DVC](https:\u002F\u002Fdvc.org\u002Fdoc\u002Fstart\u002Fdata-versioning), track large files, directories, or ML models. Think \"Git for data\".\n- [GitHub Actions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeatures\u002Factions), to run the tests, publish the documentation and to PyPI automatically.\n- Python best practices for developing and publishing research projects.\n\n## Maintainers\n\n- Valentino Maiorca [@Flegyas](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFlegyas)\n- Luca Moschella [@lucmos](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flucmos)\n","# NN 模板\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_suite.yml\">\u003Cimg alt=\"CI\" src=https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_suite.yml\u002Fbadge.svg?branch=main>\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest_suite.yml\">\u003Cimg alt=\"CI\" 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   \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpytorch.org\u002Fget-started\u002Flocally\u002F\">\u003Cimg alt=\"PyTorch\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F-PyTorch-red?logo=pytorch&labelColor=gray\">\u003C\u002Fa>)\n\n[comment]: \u003C> (    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpytorchlightning.ai\u002F\">\u003Cimg alt=\"Lightning\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcode-Lightning-blueviolet\">\u003C\u002Fa>)\n\n[comment]: \u003C> (    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhydra.cc\u002F\">\u003Cimg alt=\"配置：hydra\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fconf-hydra-blue\">\u003C\u002Fa>)\n\n[comment]: \u003C> (    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwandb.ai\u002Fsite\">\u003Cimg alt=\"日志记录：wandb\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flogging-wandb-yellow\">\u003C\u002Fa>)\n\n[comment]: \u003C> (    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdvc.org\u002F\">\u003Cimg alt=\"配置：hydra\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fdata-dvc-9cf\">\u003C\u002Fa>)\n\n[comment]: \u003C> (    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstreamlit.io\u002F\">\u003Cimg alt=\"UI：streamlit\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fui-streamlit-orange\">\u003C\u002Fa>)\n\n[comment]: \u003C> (\u003C\u002Fp>)\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ci>\n        “我们要求严格界定怀疑与不确定性的领域。”\n    \u003C\u002Fi>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n用于快速启动你的 [PyTorch](https:\u002F\u002Fpytorch.org\u002Fget-started\u002Flocally\u002F) 项目的通用模板，\n更多信息请参阅 [文档](https:\u002F\u002Fgrok-ai.github.io\u002Fnn-template)。\n\n\n[![asciicast](https:\u002F\u002Fasciinema.org\u002Fa\u002F475623.svg)](https:\u002F\u002Fasciinema.org\u002Fa\u002F475623)\n\n## 开始使用\n\n如果你已经熟悉 [cookiecutter](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcookiecutter\u002Fcookiecutter)，只需通过以下命令生成你的项目：\n\n```bash\ncookiecutter https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\n```\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>否则\u003C\u002Fsummary>\nCookiecutter 负责管理设置流程，并为你提供一个个性化的、开箱即用的项目。\n\n你可以通过以下命令安装它：\n\u003Cpre>\u003Ccode>pip install cookiecutter\n\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\n\u003C\u002Fdetails>\n\n更多详细信息请参阅 [文档](https:\u002F\u002Fgrok-ai.github.io\u002Fnn-template\u002Flatest\u002Fgetting-started\u002Fgeneration\u002F)。\n\n## 优势\n\n- **确实适用于[研究](https:\u002F\u002Fgrok-ai.github.io\u002Fnn-template\u002Flatest\u002Fpapers\u002F)！**\n- 引导式设置，可自定义项目初始化；\n- 快速原型化新想法，无需从头构建代码库；\n- 减少样板代码，且不会影响学习曲线（只要你熟悉集成工具）；\n- 确保实验的可重复性；\n- 通过 GitHub Actions 自动化测试、部署美观文档以及上传 PyPI；\n- 强制执行 Python [最佳实践](https:\u002F\u002Fgrok-ai.github.io\u002Fnn-template\u002Flatest\u002Ffeatures\u002Fbestpractices\u002F)；\n- 更多功能请参阅 [文档](https:\u002F\u002Fgrok-ai.github.io\u002Fnn-template\u002Flatest\u002Ffeatures\u002Fnncore\u002F)；\n\n## 集成\n\n避免编写样板代码即可集成：\n\n- [PyTorch Lightning](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPyTorchLightning\u002Fpytorch-lightning)，轻量级 PyTorch 封装，专为高性能 AI 研究设计。\n- [Hydra](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fhydra)，优雅地配置复杂应用的框架。\n- [Hugging Face Datasets](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdocs\u002Fdatasets\u002Findex)，轻松访问和共享数据集的库。\n- [Weights and Biases](https:\u002F\u002Fwandb.ai\u002Fhome)，组织和分析机器学习实验。*(提供教育账号)*\n- [Streamlit](https:\u002F\u002Fstreamlit.io\u002F)，可在几分钟内将数据脚本转化为可共享的 Web 应用。\n- [MkDocs](https:\u002F\u002Fwww.mkdocs.org\u002F) 和 [Material for MkDocs](https:\u002F\u002Fsquidfunk.github.io\u002Fmkdocs-material\u002F)，快速、简单且美观的静态网站生成器。\n- [DVC](https:\u002F\u002Fdvc.org\u002Fdoc\u002Fstart\u002Fdata-versioning)，跟踪大型文件、目录或 ML 模型。可将其视为“数据版 Git”。\n- [GitHub Actions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffeatures\u002Factions)，用于自动运行测试、发布文档和上传到 PyPI。\n- Python 最佳实践，适用于研究项目的开发和发布。\n\n## 维护者\n\n- 瓦伦蒂诺·马约尔卡 [@Flegyas](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFlegyas)\n- 卢卡·莫谢拉 [@lucmos](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flucmos)","# nn-template 快速上手指南\n\n`nn-template` 是一个通用的项目模板，旨在帮助开发者快速搭建基于 **PyTorch** 的深度学习研究项目。它集成了 PyTorch Lightning、Hydra、Weights & Biases 等主流工具，消除了重复的样板代码，确保实验的可复现性，并强制遵循 Python 最佳实践。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux, macOS 或 Windows (推荐 Linux\u002FmacOS 以获得最佳体验)\n*   **Python**: 3.8 或更高版本\n*   **前置依赖**:\n    *   `pip` (Python 包管理工具)\n    *   `git` (版本控制工具)\n    *   `cookiecutter` (项目生成工具)\n\n> **提示**：如果您尚未安装 `cookiecutter`，可以通过以下命令安装：\n> ```bash\n> pip install cookiecutter\n> ```\n> *(国内用户建议使用清华或阿里镜像源加速安装：`pip install -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple cookiecutter`)*\n\n## 安装步骤\n\n`nn-template` 无需传统意义上的“安装”，而是通过 `cookiecutter` 直接生成一个个性化的、可立即运行的项目结构。\n\n执行以下命令生成新项目：\n\n```bash\ncookiecutter https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\n```\n\n执行后，终端会交互式地询问您项目名称、作者信息等配置项。根据提示输入完成后，系统将自动在当前目录生成完整的项目文件夹。\n\n## 基本使用\n\n生成项目后，您将拥有一个包含完整 CI\u002FCD 流程、文档系统和实验管理配置的深度学习项目框架。\n\n### 1. 进入项目目录\n```bash\ncd \u003Cyour-project-name>\n```\n\n### 2. 安装项目依赖\n生成的项目中通常包含 `requirements.txt` 或 `pyproject.toml`，请安装所需依赖：\n```bash\npip install -e .\n```\n*(国内用户加速：`pip install -e . -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`)*\n\n### 3. 运行示例训练\n模板通常预置了简单的训练脚本以验证环境。您可以直接使用 Hydra 配置系统启动训练（具体命令视生成时的配置而定，通常如下）：\n\n```bash\npython src\u002Ftrain.py\n```\n\n或者指定配置文件运行：\n```bash\npython src\u002Ftrain.py +experiment=example\n```\n\n### 4. 查看文档\n项目内置了基于 MkDocs 的文档系统。若要查看本地文档或了解更详细的特性（如如何集成 DVC 管理数据、如何使用 Streamlit 构建 UI），可运行：\n\n```bash\nmkdocs serve\n```\n然后在浏览器访问 `http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000` 查看完整文档。\n\n---\n现在，您可以直接在 `src\u002F` 目录下开始编写您的模型代码，无需再为配置日志、实验追踪或代码规范操心。","某高校实验室的研究生李明正着手复现一篇顶会论文中的图像分割模型，并计划在此基础上进行多项改进实验。\n\n### 没有 nn-template 时\n- **重复造轮子**：每次新开课题都要手动搭建 PyTorch 项目结构，花费数天配置训练循环、日志记录和参数解析等基础代码。\n- **实验难以复现**：由于缺乏统一的配置管理，不同实验的参数记录混乱，导致两周后无法准确还原之前的最佳模型设置。\n- **协作成本高**：团队成员代码风格各异，缺少自动化测试和文档部署流程，合并代码时频繁出现冲突且难以排查错误。\n- **工具集成繁琐**：想要引入 Weights & Biases 进行可视化或 Hydra 管理复杂配置，需要查阅大量文档并编写大量胶水代码。\n\n### 使用 nn-template 后\n- **一键启动项目**：通过 Cookiecutter 生成标准化项目骨架，内置 PyTorch Lightning 和 Hydra 集成，李明在 10 分钟内即可开始编写核心算法。\n- **实验可追溯**：依托模板集成的配置管理系统，所有超参数自动记录并与实验结果绑定，随时可精确复现任意一次训练过程。\n- **规范化协作**：团队统一采用模板强制的代码规范和 GitHub Actions 自动化流程，提交代码即自动运行测试并更新文档，协作效率显著提升。\n- **生态无缝对接**：无需额外编码即可直接使用 Hugging Face Datasets 加载数据和 Streamlit 构建演示界面，让李明能专注于模型创新而非工程细节。\n\nnn-template 将研究人员从繁琐的工程基建中解放出来，使其能专注于真正的算法创新与实验探索。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgrok-ai_nn-template_727496ae.png","grok-ai","Grok AI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fgrok-ai_b6ffab04.jpg","",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai",[80,84],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",99.5,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"HTML","#e34c26",0.5,650,67,"2026-04-03T13:37:11","MIT","未说明",{"notes":94,"python":92,"dependencies":95},"该工具是一个用于引导 PyTorch 项目的通用模板，本身不直接规定具体的硬件或操作系统需求，实际运行环境取决于用户在此模板基础上开发的具体深度学习模型。需先安装 cookiecutter 来生成项目。集成了多种工具以支持实验复现、配置管理、数据版本控制和文档自动化。",[96,97,98,99,100,101,102,103,104],"PyTorch","PyTorch Lightning","Hydra","Hugging Face Datasets","Weights and Biases","Streamlit","MkDocs","DVC","cookiecutter",[106,14,16,15],"其他",[108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,104,125],"pytorch","template","pytorch-lightning","wandb","dvc","hydra","research","deep-learning","best-practices","reproducibility","project-structure","weights-and-biases","streamlit","mkdocs","github-actions","best-practises","pre-commit","huggingface-datasets","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-15T08:11:01.515268",[129,134,139,144,149,154],{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},34151,"如何使用 WandB 恢复特定运行的训练权重？","要恢复训练，需在 `pl_trainer` 的训练配置文件中添加变量 `resume_from_checkpoint=path_to_checkpoint`。若要在推理时使用检查点，可使用 `Model.load_from_checkpoint(...)` 方法。此外，若要同时恢复 Lightning 和 WandBLogger 的训练状态，除了设置 Trainer 的 `resume_from_checkpoint` 参数外，还需要在初始化 WandbLogger 时传入之前运行的 ID（例如：`WandbLogger(id=\"1cxvmnfn\")`）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fissues\u002F3",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},34152,"如何将导入语句从 `pytorch_lightning` 切换到 `lightning`？","不能简单地替换所有出现的内容。正确的做法是将 `pytorch_lightning` 替换为 `lightning.pytorch`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fissues\u002F97",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},34153,"DataModule 示例用法中的实例化配置路径是否有误？","是的，`datamodule.py` 中的实例化代码应修正。原代码 `hydra.utils.instantiate(cfg.data.datamodule, ...)` 应更改为 `hydra.utils.instantiate(cfg.nn.data, ...)`，以确保正确实例化 `LightningDataModule`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fissues\u002F94",{"id":145,"question_zh":146,"answer_zh":147,"source_url":148},34154,"如果模型类定义发生轻微变化（如新增类变量），如何加载旧版本的检查点？","当使用 `load_model` 函数加载检查点时，如果模型类（如 `MyLightningModule`）发生了轻微变化（例如添加了新的类变量），直接加载可能会报错。通常建议保持加载时的类定义与保存时一致，或者确保新类兼容旧检查点的结构。虽然具体代码截断，但核心原则是使用 `load_model(module_class=OriginalClass, checkpoint_path=...)` 并确保映射位置正确（`map_location`）。若类结构变更较大，可能需要手动处理状态字典或调整类定义以匹配旧检查点。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fissues\u002F81",{"id":150,"question_zh":151,"answer_zh":152,"source_url":153},34155,"该项目是否与 lightning-hydra-template 有合作关系？","该项目与 lightning-hydra-template 遵循相似的原则。维护者表示目前将其用于论文研究，并计划在未来进行合作。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fissues\u002F82",{"id":155,"question_zh":156,"answer_zh":157,"source_url":133},34156,"如何配置 Hydra 运行目录以更好地组织 WandB 日志？","可以通过修改代码动态设置 Hydra 运行目录。示例代码如下：\n```python\nhydra_dir = Path(HydraConfig.get().run.dir + '\u002F' +\n                 cfg.data.datamodule.datasets.name + '\u002F' +\n                 cfg.logging.wandb.project + '\u002F' +\n                 cfg.logging.wandb.name + '\u002F')\nos.makedirs(hydra_dir, exist_ok=True)\n```\n然后在初始化 `WandbLogger` 时，将 `save_dir` 参数设置为该 `hydra_dir`，并传入相应的 `name`, `project`, `entity`, `tags` 等配置。",[159,164,169,174,179,184,189,194],{"id":160,"version":161,"summary_zh":162,"released_at":163},264041,"0.4.0","## 亮点\n- 集成 HuggingFace 数据集\n- 自动生成验证集（如果默认情况下没有提供）\n- 正确实现 HuggingFace 数据集中在线数据变换功能（希望如此）\n- 默认采用模块化的 Hydra 配置\n\n## 变更内容\n* @LeonardoEmili 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F95 中修复了数据模块配置\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F96 中添加了 HuggingFace 数据集集成\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F98 中将 `pytorch_lightning` 替换为 `lightning.pytorch`\n\n## 新贡献者\n* @LeonardoEmili 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F95 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fcompare\u002F0.3.1...0.4.0","2023-10-12T19:32:43",{"id":165,"version":166,"summary_zh":167,"released_at":168},264042,"0.3.1","## 变更内容\n* 修复频道排序问题，由 @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F90 中完成\n* 在 GitHub Actions 中安装仅支持 CPU 的 PyTorch，由 @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F91 中完成\n* 升级 pre-commit 版本，由 @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F92 中完成\n* 发布 0.3.1 版本，由 @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F93 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fcompare\u002F0.3.0...0.3.1","2023-08-31T08:44:43",{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},264043,"0.3.0","## 变更内容\n* @lorenzo-delsignore 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F83 中将 isort 更新至 5.12.0 版本\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F84 中恢复 asciinema\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F85 中升级 lighting 至 2.0.* 版本，并将 torch 升级至 2.0.* 版本\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F86 中更新 README 中的徽章\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F87 中在 GitHub Actions 中使用 torch-cpu\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F88 中修复了 GitHub Actions 中的 sed 命令\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F89 中将 nn-template 更新至 0.3.0 版本\n\n## 新贡献者\n* @lorenzo-delsignore 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F83 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fcompare\u002F0.2.3...0.3.0","2023-08-06T09:43:10",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},264044,"0.2.3","## 变更内容\n* 由 @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F79 中升级依赖版本\n* 由 @lucmos 发布版本 0.2.3，链接：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F80\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fcompare\u002F0.2.2...0.2.3","2022-12-15T00:53:57",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},264045,"0.2.2","## 变更内容\n* 由 @Flegyas 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F70 中更新 README.md\n* 由 @Flegyas 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F71 中改进文档\n* 由 @Flegyas 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F72 中更新文档\n* 由 @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F74 中在 README 和文档中添加 asciinema 动图\n* 由 @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F76 中添加论文\n* 由 @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F75 中更新 precommit 版本\n* 由 @lucmos 发布版本 0.2.2，链接为 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F77\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fcompare\u002F0.2.1...0.2.2","2022-06-13T17:36:20",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},264046,"0.2.1","# nn-template 0.2.1 更改日志（2022-03-01）\n\n## 变更内容\n* 由 @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F64 中修复了文档中的状态徽章\n* 由 @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F65 中进行了发布后的 minor 修复\n* 由 @mikcnt 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F67 中修复了文档中的拼写错误\n* 由 @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F68 中修复了因项目根目录变更而导致的相对链接失效问题\n* 由 @lucmos 发布版本 0.2.1，详见 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F69\n\n## 新贡献者\n* @mikcnt 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F67 中完成了首次贡献\n\n**完整更改日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fcompare\u002F0.2.0...0.2.1","2022-03-01T13:53:41",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},264047,"0.2.0","我们非常高兴地向您介绍 NN 模板 `0.2.0`！\n\n# nn-template 0.2.0 更改日志（2022-03-01）\n\n## 概述\n\n* Cookiecutter 参数化\n* 通过 GitHub Actions 集成 CI\u002FCD\n* 自动化您的项目测试\n* 借助 [`nn-template-core`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template-core) 实现逻辑解耦\n* 针对训练的高级恢复选项\n* 文档 [网站](https:\u002F\u002Fgrok-ai.github.io\u002Fnn-template\u002F)\n* 支持 Python 日志记录（带颜色！）\n\n## 变更内容\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F8 中重构了配置\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F10 中将项目重构为 Python 包\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F9 中添加了工具链配置\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F11 中重构代码库，使其符合预提交检查规范\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F12 中重构了项目根目录管理\n* @Flegyas 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F14 中将 wandb 添加到 .gitignore\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F15 中重构了日志记录\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F16 中实现了非 CPU 设备上的固定内存功能\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F17 中将 PyTorch Module 从 Lightning Module 中提取出来\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F19 中强制将 .cache 文件夹置于 PROJECT_ROOT 目录下\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F20 中将配置信息添加到 Lightning 检查点中\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F21 中在 .flake8 文件中使用 extend-ignore 替代 ignore\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F22 中修复了格式问题\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F18 中将当前实验所用的代码记录到 wandb\n* @Flegyas 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F23 中通过外部库（nn-core）实现了功能解耦\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F24 中添加了测试\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F25 中实现了断点续训功能\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F27 中重构了 NNLogger 的使用方式\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F26 中增加了针对预提交和测试的 CI 流程\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F28 中移除了测试套件工作流中的部分触发条件\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F29 中覆盖了 Lightning 的日志配置\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F30 中确保以交互式方式提示用户定义标签\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F31 中引入了种子索引的概念\n* @lucmos 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgrok-ai\u002Fnn-template\u002Fpull\u002F33 中强制在直接执行时运行 __init__.py\n* @lucmos 在 http 中将模板中的函数迁移到核心库","2022-03-01T12:00:43",{"id":195,"version":196,"summary_zh":77,"released_at":197},264048,"0.1.0","2022-01-06T22:04:03"]