Deep_learning_explorations 项目教程-优快云博客

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Deep_learning_explorations 项目教程

Deep_learning_explorations Codes and experiments while learning and exploring deep learning for personal curiosity by doing online courses, personal projects and work. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/Deep_learning_explorations

1. 项目的目录结构及介绍

Deep_learning_explorations/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── model.py
├── notebooks/
│   ├── exploration.ipynb
│   └── training.ipynb
├── scripts/
│   ├── preprocess.py
│   └── train.py
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── environment.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

data/: 存放原始数据和处理后的数据。
- raw/: 存放原始数据文件。
- processed/: 存放经过预处理后的数据文件。
models/: 存放模型相关的代码。
- init.py: 初始化文件。
- model.py: 定义模型的主要代码。
notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，用于数据探索和模型训练。
- exploration.ipynb: 数据探索和分析的Notebook。
- training.ipynb: 模型训练的Notebook。
scripts/: 存放脚本文件，用于数据预处理和模型训练。
- preprocess.py: 数据预处理脚本。
- train.py: 模型训练脚本。
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，用于定义依赖项。
README.md: 项目的说明文档。
requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/train.py 和 notebooks/training.ipynb。

scripts/train.py: 这是一个Python脚本，用于启动模型的训练过程。可以通过命令行运行该脚本，例如：
```
python scripts/train.py
```
该脚本会读取配置文件 config/config.yaml 中的参数，并根据这些参数进行模型训练。
notebooks/training.ipynb: 这是一个Jupyter Notebook文件，提供了交互式的模型训练环境。用户可以在Notebook中逐步执行代码，观察训练过程和结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要存放在 config/ 目录下，包括 config.yaml 和 environment.yaml。

config.yaml: 这是项目的主要配置文件，包含了模型训练的各种参数，如数据路径、模型超参数、训练轮数等。用户可以根据需要修改这些参数来调整训练过程。
environment.yaml: 这是环境配置文件，定义了项目所需的Python依赖包。可以使用该文件来创建项目的虚拟环境，例如：
```
conda env create -f config/environment.yaml
```
该命令会根据 environment.yaml 文件中的定义，创建一个包含所有依赖项的虚拟环境。