Pytorch图像去噪实战(五十):完整项目封装实战,把训练、推理、评估整理成可复用工程模板
一、问题场景:代码越写越多,最后项目乱成一团
做图像去噪系列实验时,最开始可能只有几个文件:
model.py train.py test.py但随着模型越来越多,很快会变成:
- 多个模型
- 多个数据集
- 多种损失函数
- 多种训练配置
- 多种推理方式
- 多种评估指标
如果不做工程封装,项目会越来越乱。
我之前也踩过这个坑:
模型能跑,但过几周回来已经不知道哪个脚本对应哪个实验。
所以第50篇我们做一次工程整理:
把图像去噪训练、推理、评估封装成可复用项目模板。
二、一个好项目应该具备什么?
至少应该有:
- 清晰目录结构
- 配置文件管理参数
- 模型注册机制
- 数据集模块化
- 训练脚本统一
- 推理脚本统一
- 评估脚本统一
- checkpoint 管理
- 日志记录
- README说明