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项目简介
这是一个基于Python的深度学习模型训练与测试项目，借助定义有向图结构来自动创建和训练深度学习模型。该项目可支持多种网络层与连接方式，适用于图像分类、语义分割和物体检测等任务。
项目的主要特性和功能
- 自动模型创建：通过定义有向图结构，可自动创建深度学习模型，支持如Conv2d、MaxPool2d、Linear等多种网络层和连接方式。
- 灵活的配置参数：能够自定义网络的输入输出通道数、卷积核大小、步幅、填充等参数，以满足不同任务需求。
- 多平台训练：提供本地训练脚本（
local_train.py）和华为云训练脚本（model_arts_train.py），支持在不同平台进行模型训练。 - 模型测试：提供本地测试脚本（
inference.py），用于加载训练好的模型权重文件开展测试。 - 日志与模型保存：训练过程中会自动保存模型权重文件和日志，便于后续分析和模型加载。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作：
1. 环境准备：安装Python环境，以及PyTorch、numpy等必要的库。
2. 数据准备：准备训练和测试所需的数据集，并将其放置在data_list目录下。
3. 配置参数：根据任务需求，修改config目录下的配置文件，设置网络结构、训练参数等。
4. 运行训练脚本：
- 本地训练：运行local_train.py脚本进行模型训练。
- 华为云训练：运行model_arts_train.py脚本进行模型训练。
5. 运行测试脚本：训练完成后，运行inference.py脚本进行模型测试。
6. 结果评估：查看outputs/log目录下的日志文件，评估模型的训练效果。
注意：使用本项目时，需确保已正确安装所有依赖库，并根据项目实际需求调整相关参数。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】