项目简介
本项目是一个用于快速编写深度学习程序进行实验的自用模板。采用Python语言,基于PyTorch框架开发,具备代码格式化、函数注释、数据增强、模型训练、测试等功能,支持多种深度学习模型。
项目的主要特性和功能
- 代码格式化:运用black、flake8、isort进行代码格式化,保证代码风格统一。
- 函数注释:采用autodocstring、googledoc格式为函数添加注释,提升代码可读性。
- 数据增强:提供随机裁剪、随机翻转、归一化等常用数据增强操作。
- 模型训练:支持ResNet、Res2Net、SINet - V2等多种深度学习模型的训练与测试。
- 实验记录:利用excel文件记录实验结果,涵盖超参数、模型权重、日志路径等信息。
- 辅助工具:提供Dice系数计算、模型参数和FLOPs计算等常用工具函数和评价指标。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件,且已安装Python和PyTorch等必要环境。 1. 修改配置文件:依据需求修改配置文件,例如数据集路径、模型配置等。 2. 运行主函数文件:运行主函数文件(main.py),启动模型训练和测试流程。 3. 调整模型和超参数:按照实验需求,调整模型结构和超参数,并保存实验结果。 4. 使用辅助工具:借助提供的辅助工具函数,如数据增强、模型评估等,开展进一步的数据处理和模型优化。
下载地址
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