DeepLearningProject 使用教程

1. 项目目录结构及介绍

DeepLearningProject/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── model.py
├── notebooks/
│   └── exploration.ipynb
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── data_processing.py
│   └── train.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── requirements.txt
├── README.md
└── setup.py

目录结构说明

• data/: 存放数据文件的目录，分为原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• models/: 存放模型定义和相关代码的目录。
  • __init__.py: 使 models 目录成为一个 Python 包。
  • model.py: 定义深度学习模型的代码文件。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于数据探索和实验。
  • exploration.ipynb: 数据探索和实验的 Notebook。
• src/: 存放项目的主要源代码。
  • __init__.py: 使 src 目录成为一个 Python 包。
  • data_processing.py: 数据预处理和加载的代码。
  • train.py: 模型训练的代码。
• config/: 存放项目的配置文件。
  • config.yaml: 项目的配置文件，包含训练参数、数据路径等信息。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• README.md: 项目的说明文档。
• setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件是 src/train.py，该文件负责模型的训练过程。以下是 train.py 的主要功能和使用方法：

主要功能

• 加载配置文件 (config/config.yaml)。
• 加载和预处理数据。
• 定义和初始化深度学习模型。
• 训练模型并保存训练结果。

使用方法

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

参数说明

• --config: 指定配置文件的路径，默认值为 config/config.yaml。

3. 项目配置文件介绍

项目的配置文件是 config/config.yaml，该文件包含了项目运行所需的各种参数和配置。以下是配置文件的主要内容和说明：

data:
  raw_path: data/raw/
  processed_path: data/processed/

model:
  name: "MyModel"
  layers: [128, 64, 32]
  activation: "relu"

training:
  epochs: 100
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

paths:
  model_save_path: models/

配置项说明

• data: 数据相关配置。
  • raw_path: 原始数据存放路径。
  • processed_path: 处理后的数据存放路径。
• model: 模型相关配置。
  • name: 模型的名称。
  • layers: 模型各层的神经元数量。
  • activation: 激活函数类型。
• training: 训练相关配置。
  • epochs: 训练轮数。
  • batch_size: 批处理大小。
  • learning_rate: 学习率。
• paths: 路径相关配置。
  • model_save_path: 模型保存路径。

通过修改 config.yaml 文件中的配置项，可以灵活地调整项目的运行参数。