PyTorch实战指南：项目搭建与配置

PyTorch实战指南：项目搭建与配置

pytorch-in-action项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-in-action

1. 项目目录结构及介绍

该项目的目录结构如下：

pytorch-in-action/
├── data/          # 存放数据集和预处理脚本
│   ├── raw_data/    # 原始数据集
│   └── processed_data/ # 处理后的数据
├── models/        # 模型代码存放处
│   ├── base_model.py # 基础模型
│   └── custom_models/ # 自定义模型
├── utils/         # 辅助工具函数
│   ├── datasets.py # 数据集加载
│   └── transforms.py # 数据预处理
├── config.py      # 配置文件
├── train.py       # 训练脚本
└── evaluate.py     # 评估脚本

这个结构清晰地组织了各种组件。data用于存储数据和相关脚本，models包含了模型代码，utils提供了通用函数，config.py是项目配置，train.py负责训练，而evaluate.py用于模型的测试。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的主训练脚本。它主要任务包括：

1. 加载配置（通过调用import config）
2. 初始化数据集（调用utils.datasets中的类）
3. 设置模型（从models目录导入并实例化所需模型）
4. 定义优化器和学习率调度器
5. 开始训练循环，包括前向传播、损失计算、反向传播和优化步骤
6. 可选地，实现模型保存和验证功能

运行python train.py即可开始训练过程。

evaluate.py

evaluate.py 文件用于在已训练好的模型上进行验证或测试。它的核心功能包括：

1. 加载配置（同train.py）
2. 加载预训练模型（通常从保存的检查点加载）
3. 初始化数据集（只用于验证/测试阶段）
4. 使用预训练模型对数据集进行前向传播
5. 计算指标，如准确性、损失等
6. 输出结果并可选择保存预测结果

执行python evaluate.py即可执行模型的评估。

3. 项目的配置文件介绍

config.py 文件中包含项目的关键配置参数，例如：

class Config:
    DATA_DIR = './data'  # 数据路径
    BATCH_SIZE = 64  # 批次大小
    EPOCHS = 100  # 训练轮数
    LR = 0.001  # 初始学习率
    MODEL_NAME = 'resnet18'  # 使用的模型名称
    DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')  # 设备（GPU或CPU）
    
# 你可以根据需求创建更多的配置项，比如预处理设置、模型架构的细节等

该配置文件允许开发者灵活调整项目参数，而不必修改代码。在train.py 和 evaluate.py 中，通过from config import Config来引入配置，并通过Config类的实例访问这些参数。这有助于保持代码整洁且易于维护。

pytorch-in-action项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-in-action