PyTorch 项目模板使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

pytorch-template/
│
├── train.py - 主训练脚本
├── test.py - 评估训练好的模型
│
├── config.json - 训练配置文件
├── parse_config.py - 处理配置文件和命令行选项的类
│
├── new_project.py - 使用模板初始化新项目
│
├── base/ - 抽象基类
│   ├── base_data_loader.py
│   ├── base_model.py
│   └── base_trainer.py
│
├── data_loader/ - 数据加载相关文件
│   └── data_loaders.py
│
├── data/ - 默认数据存储目录
│
├── model/ - 模型、损失函数和指标
│   ├── model.py
│   ├── metric.py
│   └── loss.py
│
├── saved/
│   ├── models/ - 训练好的模型保存目录
│   └── log/ - 默认日志目录，用于TensorBoard和日志输出
│
├── trainer/ - 训练器
│   └── trainer.py
│
├── logger/ - 日志记录器

目录结构介绍

• train.py 和 test.py：分别用于启动训练和评估模型。
• config.json 和 parse_config.py：配置文件及其处理类，用于管理训练的超参数。
• new_project.py：用于初始化新项目的脚本。
• base/：包含抽象基类，定义了数据加载器、模型和训练器的基本接口。
• data_loader/：数据加载相关的实现。
• data/：默认的数据存储目录。
• model/：包含模型定义、损失函数和评估指标。
• saved/：用于保存训练好的模型和日志。
• trainer/：训练器的实现。
• logger/：日志记录器的实现。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的主训练脚本，负责启动训练过程。它读取配置文件，初始化数据加载器、模型和训练器，并开始训练循环。

test.py

test.py 用于评估训练好的模型。它加载保存的模型，并使用测试数据集进行评估。

3. 项目的配置文件介绍

config.json

config.json 是一个JSON格式的配置文件，用于存储训练过程中需要的各种超参数，如学习率、批次大小、训练轮数等。

parse_config.py

parse_config.py 是一个Python脚本，定义了一个类来处理 config.json 文件和命令行选项。它负责解析配置文件，并将其转换为程序可用的格式。

通过这些配置文件和处理类，用户可以方便地调整训练参数，而无需修改代码。