Установка

Пакет cnn-neat 0.1.0: API ещё не стабилен (SemVer 0.x). Python ≥ 3.10. Обучение на GPU требует NVIDIA CUDA; CPU-режим есть, но медленный.

Установите PyTorch со CUDA-колёсами до cnn-neat, иначе pip может подтянуть CPU-сборку torch.

pip

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1   # Linux/macOS: source .venv/bin/activate

pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install "cnn-neat[vision]"

Extras:

Extra	Зачем
vision	torchvision — датасеты и python -m cnn_neat run
notebook	Jupyter + графики
studio / lab	NEAT Studio / Lab (PySide6)
studio-webengine / lab-webengine	встроенный Plotly в GUI
bot	Telegram study bot
docs	сборка MkDocs
dev	pytest

pip install "cnn-neat[studio,lab,vision]"

Проверка:

python -c "import cnn_neat, torch; print(cnn_neat.__name__, torch.cuda.is_available())"
python -m cnn_neat write-defaults
python -m cnn_neat validate experiment.defaults.json

GPU:

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"

Дальше: быстрый старт, примеры, библиотека.

GitVerse Packages

pip install cnn-neat --index-url https://gitverse.ru/api/packages/Mihaham/pypi/simple