深度学习工作坊搭建指南

深度学习工作坊搭建指南

deep-learning-workshop Deep Learning Workshop : Including a VirtualBox VM with pre-configured Jupyter, Tensorflow, PyTorch, models and data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-learning-workshop

1. 项目目录结构及介绍

该项目位于GitHub，主要提供了一个深度学习工作坊的环境搭建方案，通过VirtualBox虚拟机预先配置了Jupyter、TensorFlow、PyTorch等工具以及相关模型和数据集。下面是该仓库的主要目录结构及其简介：

• root directory

  • LICENSE: 许可证文件，遵循MIT协议。
  • README.md: 项目概述和快速入门指导。
  • ideas.md: 项目可能的发展思路或额外应用想法。
  • scratchpad.txt: 开发者笔记或临时记录。
  • submission.md: 可能涉及的工作坊提交说明。

• bin

  • 包含用于构建和管理虚拟机的脚本。

• config-vm-host

  • 配置虚拟机与主机交互的相关设置。

• config

  • 核心配置文件存放地，可能包括虚拟机内部环境配置。

• local

  • 当地运行模式下的脚本，用于本地环境的配置和启动。

• notebooks

  • 存放Jupyter笔记本，涵盖从基础到高级的各种深度学习教学示例。

• presentation

  • 工作坊使用的演讲资料或课件。

• vm-images

  • 虚拟机镜像及相关数据文件。

2. 项目启动文件介绍

此项目的核心启动并不直接有一个单一的“启动文件”，而是通过一系列脚本来完成整个工作坊环境的搭建。关键脚本包括但不限于：

• 2-get-data-and-models: 获取数据集和预训练模型。
• 3-make-clean-copy: 创建一个干净的工作副本。
• 6-build-vm: 构建虚拟机环境。
• 7-run-vm-using-qemu: 使用QEMU运行虚拟机。
• 8-create-VirtualBox-image: 将构建好的环境转换成VirtualBox虚拟机映像。

为了开始工作坊，开发者需首先运行上述脚本以配置完整的开发环境。通常流程始于数据和模型的下载，然后是虚拟机的构建与配置，最终将通过特定命令或工具启动虚拟机。

3. 项目的配置文件介绍

配置信息分散于不同的脚本和隐藏配置文件中。尽管没有明确指出单个“配置文件”，但以下几个方面涉及到配置：

• .gitignore: 确定版本控制中忽略的文件类型。
• 脚本中的参数（如存在于bin目录下）：这些脚本往往内含环境配置指令和变量，比如VM的规格、安装路径等。
• 环境变量：在一些脚本执行过程中，可能会使用到环境变量来指定Python虚拟环境路径或其他依赖项位置。
• 虚拟机内部的配置：如Jupyter服务器的启动参数，可能在虚拟机的初始化脚本或者配置文件中定义。

用户在部署时，可以根据需求调整脚本中的参数或创建自定义的配置文件来定制化环境设置。例如，在local/目录下的脚本可能提供了在非虚拟环境（本地系统）下进行类似配置的方法。

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本指南旨在帮助用户理解如何导航和初步配置【mdda/deep-learning-workshop】项目，实际操作时还需细致阅读每个脚本的注释以确保正确无误地搭建深度学习学习环境。

deep-learning-workshop Deep Learning Workshop : Including a VirtualBox VM with pre-configured Jupyter, Tensorflow, PyTorch, models and data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-learning-workshop