[PyTorch] 3강 PyTorch 프로젝트 구조 이해하기

PyTorch Project Template

- 다양한 템플릿 존재

- 사용자 필요에 따라 수정해 사용

- 다양한 모듈들을 분리, 프로젝트 템플릿화한 것

- Pytorch 템플릿 추천

• pytorch-template

GitHub - victoresque/pytorch-template: PyTorch deep learning projects made easy.

 

• (위 repo) 파일 구조는 아래와 같다

pytorch-template/
│   # 실행
├── train.py - main script to start training
├── test.py - evaluation of trained model
│   # 설정
├── config.json - holds configuration for training
├── parse_config.py - class to handle config file and cli options
│   # 새로운 템플릿 만들 때
├── new_project.py - initialize new project with template files
│   # base - abstract module
├── base/ - abstract base classes
│   ├── base_data_loader.py
│   ├── base_model.py
│   └── base_trainer.py
│   # data
├── data_loader/ - anything about data loading goes here
│   └── data_loaders.py
│
├── data/ - default directory for storing input data
│   # model - architecture, loss, metric
├── model/ - models, losses, and metrics
│   ├── model.py
│   ├── metric.py
│   └── loss.py
│   # 저장소 - 로그, 모델 상태
├── saved/
│   ├── models/ - trained models are saved here
│   └── log/ - default logdir for tensorboard and logging output
│   # 학습 수행
├── trainer/ - trainers
│   └── trainer.py
│   # 로깅 설정
├── logger/ - module for tensorboard visualization and logging
│   ├── visualization.py
│   ├── logger.py
│   └── logger_config.json
│   # 유틸리티
└── utils/ - small utility functions
    ├── util.py
    └── ...

• 사용법 : python train.py -c config.json  

이 템플릿은 MNIST 데이터에 대한 예시로, 위 코드를 실행시키면 학습을 시작한다.

 

 

더 구체적인 것은 상단에 있는 링크를 통하면 알 수 있다.