连机器学习的代码都可以模板化（tou）版（lan）。现在，有一个可以生成机器学习模板代码（demo）的web应用，目前支持PyTorch和scikit-learn。同时对于初学者来说也是一个很好的工具。学习模板中机器学习的代码，可以少走一些弯路。难怪开发者在项目介绍中写道：这很适合机器学习的初学者！这个叫traingenerator的项目最近成功上线，冲上了reddit的热搜榜。让我们来看看这是一个什么样的项目。选择模型和参数，一键生成demo。在任务处理方面，目前的任务目标只是图像分类。然而，开发人员表示更多功能正在开发中，例如对象检测、语义分割和其他任务目标。目前Web支持的框架有PyTorch和scikit-learn。如下图，选择框架后，模板会自动改变。在PyTorch下，可用的模型有：AlexNet、ResNet、DenseNet和VGG。在scikit-learn下，可用的模型有：支持向量、随机森林、感知器、K-最近邻和决策树。之后，在下方选择不同的模型下，还可以调整不同的训练参数。此外，输入数据有两个选项：Numpy数组和图像文件。最后，在演示输出上，您还有三个选项，可以导出三种文件格式：.py、Jupyternotebook和GoogleColab。目前项目已经上线网站，以上内容可直接在网页上操作（网页地址可在文末获取），直接生成demo即可。运行方式另外，如果你想在本地运行或者部署，开发者还贴心的提供了使用指南。安装gitclonehttps://github.com/jrieke/traingenerator.gitcdtraingeneratorpipinstall-rrequirements.txt如果想让“在Colab中打开”生效，还需要设置一个Githubrepo来存放notebook文件（因为Colab只能打开publicGithub上的文件）。设置存储库后，创建一个包含以下内容的.env文件：GITHUB_TOKEN=
