%20(2).svg)
项目简介
本项目名为DeepVAC（Deep Vision Alignment and Coding），是基于PyTorch的深度学习模型训练项目的工程化规范。它提供标准的项目组织规范、代码规范以及深度VAC库，让PyTorch模型训练项目在准确性、易读性和可维护性方面更具优势。DeepVAC库集成最新PyTorch版本，采用Docker容器进行训练和发布，还提供预构建的Docker镜像以简化环境配置。
项目的主要特性和功能
- 项目组织规范：明确PyTorch模型训练项目的组织规范，涵盖训练测试代码目录/文件规范、git分支规范、配置规范等。
- 代码规范：为项目制定详细的代码规范，包括命名规则、注释规范、函数定义等。
- DeepVAC库：提供包含最新PyTorch版本的库，封装数据合成、数据增强、数据装载等模块，简化项目开发。
- Docker容器化：利用Docker容器技术，包含基于Docker的更复杂的MLab2.0系统，简化训练和发布过程。
安装使用步骤
1. 安装依赖
- 确保已安装Python3。
- 安装必要的依赖包：
torch,torchvision,tensorboard,scipy,numpy,cv2,Pillow。
2. 安装DeepVAC库
- 使用pip安装：
bash pip3 install deepvac - 或者使用开发者模式安装：
bash cd deepvac python3 setup.py install
3. 创建项目
- 初始化git仓库。
- 创建研究分支，例如：
LTS_b1_aug9_movie_video_plate_130w。 - 切换到新分支并开始编写代码。
4. 编写配置文件
- 创建
config.py文件，并导入DeepVAC的配置模块：python from deepvac.syszux_config import * - 配置训练、验证、测试等参数。
5. 编写数据处理脚本
- 编写
synthesis/synthesis.py文件，用于数据合成或清洗。 - 编写
aug/aug.py文件，用于数据增强。
6. 编写数据集类
在train.py文件中，继承DeepVAC库中的数据集类，例如FileLineDataset或ImageFolderWithTransformDataset。
7. 编写训练和验证脚本
在train.py文件中，继承DeepvacTrain或DeepvacDDP类，并实现必要的方法。
8. 编写测试脚本
在test.py文件中，继承Deepvac类，并实现必要的方法。
9. 运行项目
使用Python运行训练、验证和测试脚本，开始模型训练、验证和测试过程。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】