斯坦福CS230深度学习项目教程

1. 项目目录结构及介绍

stanford-cs-230-deep-learning/
├── LICENSE
├── README.md
├── cheatsheets/
│   ├── deep_learning_cheatsheets.pdf
│   ├── deep_learning_cheatsheets_zh.pdf
│   └── ...
├── code/
│   ├── data/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   ├── main.py
│   └── ...
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── ...
└── ...

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的基本信息、使用方法等。
• cheatsheets/: 包含深度学习相关的速查表（Cheatsheets），提供快速参考。
• code/: 项目的核心代码目录，包含数据处理、模型定义、工具函数等。
  • data/: 存放训练和测试数据。
  • models/: 存放深度学习模型的定义文件。
  • utils/: 存放各种工具函数和辅助代码。
  • main.py: 项目的启动文件，负责模型的训练和测试。
• configs/: 存放项目的配置文件，如config.yaml。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py是项目的启动文件，负责模型的训练和测试。以下是该文件的主要功能模块：

• 数据加载: 从data/目录中加载训练和测试数据。
• 模型定义: 从models/目录中导入并初始化深度学习模型。
• 训练过程: 使用加载的数据对模型进行训练，并保存训练过程中的模型权重。
• 测试过程: 使用测试数据对训练好的模型进行评估，输出评估结果。

使用方法

python main.py --config configs/config.yaml

通过命令行参数--config指定配置文件路径，启动训练或测试过程。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml是项目的配置文件，用于配置训练和测试过程中的各种参数。以下是该文件的主要配置项：

# 数据路径配置
data:
  train_data_path: "data/train.csv"
  test_data_path: "data/test.csv"

# 模型配置
model:
  name: "CNN"
  input_shape: [28, 28, 1]
  num_classes: 10

# 训练配置
training:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

# 其他配置
misc:
  save_model_path: "models/trained_model.h5"

配置项介绍

• data: 配置训练和测试数据的路径。
• model: 配置模型的名称、输入形状和类别数。
• training: 配置训练过程中的批量大小、训练轮数和学习率。
• misc: 配置其他杂项，如模型保存路径。

通过修改config.yaml文件中的配置项，可以灵活调整训练和测试过程中的参数。