开源项目使用教程：文本识别器2022实验室

开源项目使用教程：文本识别器2022实验室

fsdl-text-recognizer-2022-labs Complete deep learning project developed in Full Stack Deep Learning, 2022 edition. Generated automatically from https://github.com/full-stack-deep-learning/fsdl-text-recognizer-2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fs/fsdl-text-recognizer-2022-labs

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于全栈深度学习课程开发的文本识别器，其目录结构如下：

• .github/：包含与GitHub Actions相关的配置文件。
• data/：存放项目所需的数据集。
  • raw/：原始数据集目录。
• lab01 至 lab08：各个实验的代码和文件。
• requirements/：项目依赖的Python包列表。
• setup/：项目设置相关文件。
• .flake8：flake8代码风格检查的配置文件。
• .gitignore：Git忽略文件列表。
• .pre-commit-config.yaml：pre-commit钩子配置文件，用于代码提交前的自动格式化。
• LICENSE.txt：项目许可证文件。
• Makefile：项目构建脚本。
• environment.yml：项目环境配置文件。
• overview.ipynb：项目概述的Jupyter笔记本。
• pyproject.toml：Python项目配置文件。
• readme.md：项目说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为Makefile，其中定义了构建和运行项目所需的一系列命令。通过以下命令，用户可以开始使用项目：

make

该命令会执行Makefile中定义的默认目标，通常包括设置环境、下载数据集、运行模型训练等。

3. 项目的配置文件介绍

environment.yml

此文件用于配置Python虚拟环境，其中列出了项目依赖的所有Python包。用户可以通过以下命令创建一个符合项目要求的环境：

conda env create -f environment.yml

pyproject.toml

此文件提供了项目的元数据，包括项目名称、版本、作者、依赖等。它还定义了构建系统和工具配置。

requirements.txt

如果用户使用pip而非conda管理Python包，可以创建一个包含所有依赖项的requirements.txt文件。用户可以通过以下命令安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

以上是本项目的主要目录结构、启动文件和配置文件的介绍。用户可以根据这些信息来搭建和运行本项目。

fsdl-text-recognizer-2022-labs Complete deep learning project developed in Full Stack Deep Learning, 2022 edition. Generated automatically from https://github.com/full-stack-deep-learning/fsdl-text-recognizer-2022 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fs/fsdl-text-recognizer-2022-labs