【亲测免费】 开源项目 `deep_learning_from_scratch` 使用教程

开源项目 deep_learning_from_scratch 使用教程

【免费下载链接】deep_learning_from_scratch 《深度学习入门——基于Python的理论与实现》作者：斋藤康毅 译者：陆宇杰 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep_learning_from_scratch

1. 项目目录结构及介绍

deep_learning_from_scratch/
├── data/
│   ├── README.md
│   └── dataset.csv
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── notebooks/
│   ├── exploration.ipynb
│   └── visualization.ipynb
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── logging.yaml
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_model.py
│   └── test_utils.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构说明

• data/: 存放项目所需的数据文件，如 dataset.csv。
• models/: 存放模型的定义文件，如 model.py，以及一些辅助函数 utils.py。
• notebooks/: 存放用于数据探索和可视化的 Jupyter Notebook 文件。
• src/: 存放项目的源代码，包括训练脚本 train.py 和评估脚本 evaluate.py。
• config/: 存放项目的配置文件，如 config.yaml 和日志配置文件 logging.yaml。
• tests/: 存放项目的测试代码，如 test_model.py 和 test_utils.py。
• README.md: 项目的介绍文档。
• requirements.txt: 项目所需的 Python 依赖包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

src/train.py

train.py 是项目的启动文件，负责模型的训练过程。以下是该文件的主要功能：

• 加载配置: 从 config/config.yaml 文件中加载训练参数。
• 数据预处理: 加载并预处理数据集。
• 模型初始化: 初始化神经网络模型。
• 训练模型: 使用训练数据训练模型，并保存训练好的模型。
• 日志记录: 记录训练过程中的日志信息。

使用方法

python src/train.py --config config/config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml

config.yaml 是项目的主要配置文件，包含了训练过程中所需的各项参数。以下是该文件的主要内容：

# 数据路径
data_path: "data/dataset.csv"

# 模型参数
model_params:
  input_size: 784
  hidden_size: 128
  output_size: 10

# 训练参数
train_params:
  batch_size: 64
  learning_rate: 0.001
  num_epochs: 10

# 日志配置
logging:
  level: "INFO"
  file: "logs/training.log"

配置文件说明

• data_path: 数据集的路径。
• model_params: 模型的参数，包括输入大小、隐藏层大小和输出大小。
• train_params: 训练参数，包括批量大小、学习率和训练轮数。
• logging: 日志配置，包括日志级别和日志文件路径。

通过修改 config.yaml 文件，可以调整模型的训练过程和参数设置。

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以上是 deep_learning_from_scratch 项目的使用教程，希望对你有所帮助！

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