PyTorch项目模板使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

本项目模板的目录结构旨在提供一种清晰、组织良好的方式来构建PyTorch深度学习项目。以下是主要目录和文件的简要介绍：

• src/：包含主要的Python代码，包括模型定义、数据处理、训练和推理逻辑。
• data/：用于存放数据集。
• logs/：存储日志文件。
• notebooks/：Jupyter笔记本，可用于实验和数据分析。
• tests/：单元测试代码。
• docs/：项目文档。
• .gitignore：指定Git应该忽略的文件和目录。
• requirements.txt：项目依赖的Python包列表。
• train.py：项目的主要训练脚本。
• inference.py：用于模型推理的脚本。
• config/：包含配置文件。
• README.md：项目说明文件。
• LICENSE：项目许可证文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py 是项目的主要启动文件，用于启动模型的训练过程。以下是该文件的基本使用方法：

python3 train.py -cn=CONFIG_NAME HYDRA_CONFIG_ARGUMENTS

其中，CONFIG_NAME 是位于 src/configs 目录下的配置文件名，HYDRA_CONFIG_ARGUMENTS 是可选的Hydra配置参数。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 src/configs/ 目录下，用于定义项目运行时的各项参数，如模型架构、训练参数、数据集路径等。这些配置文件使用Hydra库管理，使得参数配置变得灵活且易于管理。

配置文件通常采用 .yaml 格式，例如 config.yaml，可能包含以下内容：

model:
  type: ResNet
  depth: 18
train:
  batch_size: 64
  learning_rate: 0.001
data:
  train_path: './data/train'
  val_path: './data/val'

用户可以根据自己的需求修改这些配置，以适应不同的项目需求。

通过以上介绍，用户可以快速上手并使用本项目模板来构建自己的PyTorch深度学习项目。