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代码复现不成功不收费!
代码复现对于初学者,一开始接触深度学习代码总是困难的,尤其是对于github上满屏英文、复杂的环境、各种各样的报错,有时候哪怕跟着配套的readme、论文、视频,仍然不能成功跑起来。
在经受了一堆毒打后,笔者也开始有一点自己的理解,这里分享给大家,可能有些不对的地方,希望指正,谢谢!
step1:
对于网上已经开源的代码,先把它下载下来。github下载慢可以用 码云 ,具体方法网上有很多,一般成熟的深度学习框架不会特别大。把代码都下下来就是一个良好的开始。
step2:
把它解压好用pycharm打开,然后就得到类似下图的一个东西,也许你并没有看懂。所以你需要打开翻译器,把各个文件名的意思搞清楚。(这一步很重要)然后你就能初步理解它这个模块大概是要干什么了。
step3:
深度学习框架一般由这么几个部分组成,数据集(下载、划分、加载),网络模型(一个网络会分成很多个不同的模块),优化器损失(有些框架喜欢放一堆损失),训练(定义迭代、打印参数),测试(计算各项指标),可视化,参数统计,跑分模块,许可证,自述。有一个大的框架后,在把各个部分串起来,可以看看训练文件分别调用了哪些文件。
下图我们可以看出,在nets文件中引用了主干网络和一些训练的超参数,在utils文件中引用了损失和参考框、类别。
step4:
pip install -r requirements.txt 配置环境,一般库安不上可以考虑切换清华源,网上也有很多方法,这里就不具体阐述了。
看Readme文件,跟着作者的思路一步步跑,负责的作者会写的很具体,如果遇到很敷衍的,注释又很少的代码,基于学习为目的的初学者可以考虑换 一个框架学习。
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