深度学习仓库代码结构认识

规范化深度学习代码仓库的目录结构和文件组织方式，以便于代码的管理、协作和复现性。

一种供参考的目录树结构：

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├── README.md
├── requirements.txt
├── data/
├── docs/
├── logs/
└── src/
    ├── configs/
    │   └── config.yaml
    ├── models/
    │   └── generator.py
    ├── results/
    ├── scripts/
    │   ├── run.sh
    │   └── run_eval.sh
    ├── train.py
    └── utils/
        └── metrics.py

README.md

提供项目的简介和使用说明，通常是用户查看的第一个文件。如项目概述、安装步骤、如何运行代码。

docs/

存放项目的文档文件，解释项目的使用、原理等。

data/

存放数据集或数据相关的代码，数据文件通常不会直接包含在代码仓。

src/

代表“source”文件夹，即源代码文件夹，包含模型定义、数据处理脚本、训练和测试代码等，主要的程序都在这个文件下，直接运行相应的程序即可。

• tests/： 存放测试代码，如test.py、test_utils.py。
• models/：存放模型，如ResNet.py、Transformer.py。
• train.py：模型训练文件。

scripts/

存放独立的脚本文件，解放劳动力，直接运行shell即可。如存放

• 数据预处理脚本
• 模型训练脚本
• 模型测试或评估脚本
• 批量运行多个任务的自动化脚本

configs/

存放项目的配置文件，不是实际的源代码。通过配置文件，用户可以不修改代码而灵活调整模型和训练的参数。

• 超参数配置：如学习率、批量大小、训练轮数等。
• 数据路径配置：数据集的存储位置、训练和验证集的路径等。
• 其他环境配置：如硬件配置（GPU/CPU选择）、随机种子设置等。
• 配置文件通常以 YAML（.yaml 或 .yml）、JSON（.json） 格式编写，便于修改和扩展，且能在不同环境中快速适应。

logs/

存放训练和测试过程中生成的日志信息：

• 训练日志、验证日志
• 运行时的标准输出、错误日志
• TensorBoard等

checkpoints/

存储模型训练过程中的检查点，通常用于保存中间模型参数或最优模型。如.pth、.ckpt 等模型参数文件。

requirements.txt或environment.yml

列出项目的依赖项和库。

results/

保存模型训练和评估的结果，包括图像、性能指标等，如

• 可视化结果（如生成的图片、预测结果）
• 性能指标文件（如 .csv 文件或图表）