DeepLearning2020 项目教程

DeepLearning2020 项目教程

deeplearning2020 course materials for introduction to deep learning 2020 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeplearning2020

1. 项目的目录结构及介绍

deeplearning2020/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── model1.py
│   └── model2.py
├── notebooks/
│   ├── exploration.ipynb
│   └── training.ipynb
├── src/
│   ├── data_processing.py
│   ├── model_training.py
│   └── utils.py
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── environment.yaml
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放原始数据和处理后的数据。

  • raw/: 存放原始数据文件。
  • processed/: 存放经过处理的数据文件。

• models/: 存放模型的定义文件。

  • model1.py: 定义第一个模型的文件。
  • model2.py: 定义第二个模型的文件。

• notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，用于数据探索和模型训练。

  • exploration.ipynb: 用于数据探索的Notebook。
  • training.ipynb: 用于模型训练的Notebook。

• src/: 存放源代码文件。

  • data_processing.py: 数据处理脚本。
  • model_training.py: 模型训练脚本。
  • utils.py: 工具函数脚本。

• config/: 存放配置文件。

  • config.yaml: 项目的主要配置文件。
  • environment.yaml: 环境配置文件。

• main.py: 项目的启动文件。

• README.md: 项目的说明文档。

• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化项目并调用其他模块进行数据处理、模型训练等操作。以下是 main.py 的基本结构：

import argparse
from src.data_processing import process_data
from src.model_training import train_model

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Deep Learning Project")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='config/config.yaml', help='Path to the config file')
    args = parser.parse_args()

    # 加载配置文件
    config = load_config(args.config)

    # 数据处理
    process_data(config)

    # 模型训练
    train_model(config)

if __name__ == "__main__":
    main()

• argparse: 用于解析命令行参数。
• process_data: 调用 src/data_processing.py 中的函数进行数据处理。
• train_model: 调用 src/model_training.py 中的函数进行模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml 是项目的主要配置文件，用于定义项目的各种参数和配置。以下是 config.yaml 的基本结构：

data:
  raw_path: "data/raw"
  processed_path: "data/processed"

model:
  name: "model1"
  epochs: 10
  batch_size: 32

training:
  learning_rate: 0.001
  optimizer: "adam"

• data: 数据相关的配置。

  • raw_path: 原始数据的路径。
  • processed_path: 处理后数据的路径。

• model: 模型相关的配置。

  • name: 使用的模型名称。
  • epochs: 训练的轮数。
  • batch_size: 批处理大小。

• training: 训练相关的配置。

  • learning_rate: 学习率。
  • optimizer: 优化器名称。

通过修改 config.yaml 文件，可以轻松调整项目的配置参数，以适应不同的需求和环境。

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