本文作者:StubbornHuang
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原文标题:深度学习 – 我的深度学习项目代码文件组织结构
原文链接:https://www.stubbornhuang.com/2190/
发布于:2022年07月02日 14:13:54
修改于:2022年11月25日 14:41:49

1 我的深度学习项目代码文件组织结构
一般来说,深度学习项目需要包含以下内容:
- 数据集预处理与加载
-
深度学习模型定义
-
模型训练
-
模型推理
根据以上的功能描述,我的深度学习项目代码文件组织结构如下:
├─bin
├─configs
├─data_loader
├─data_preprocess
├─model
├─modules
├─my_work_dir
├─utils
├requirements.txt
├README.md
其中,
- bin:放置执行脚本,比如train.py,test.py,recognize.py,export.py等等;
- configs:一般用于放置项目配置文件yaml、json等,包括数据集加载参数、文件夹路径、模型配置参数、模型训练超参等的配置,一般结合yaml、argparse等读取配置文件,设置项目可配置参数;
-
data_loader:与数据集数据加载与数据集加载后处理(数据增强)等相关的代码文件
-
data_preprocess:与数据集预处理(数据集加载之前)相关的代码文件
-
model:与深度学习模型网络结构定义相关的代码文件
- layers:放置自定义网络需要到的网络层的代码文件
-
modules:自定义的模型补充模块相关的代码文件,如(CTC decoder等)
-
my_work_dir:项目运行时设置的工作目录,用于中间文件保存,日志文件保存,模型文件保存等
-
utils:可复用的、通用的工具代码文件,如日志模块等
-
requirements.txt:本项目依赖的第三方库
-
README.md:项目架构、项目执行等必要说明
参考链接
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