理论-深度学习项目的典型目录树结构

1，一个典型的深度学习项目目录树结构

• data
  • 数据集名称1
    • 数据文件1
    • 数据文件2
    • ...
    • data_process.py
    • 数据说明
  • 数据集名称2
    • 数据文件1
    • 数据文件2
    • ...
    • data_process.py
    • 数据说明
• 模型名[1][-V1]
  • model
    • toGithub //有想要保存的github的模块可以先复制到该目录，再上传。该目录初始化可以使用 git pull
    • __init__.py
    • 网络名/proposedMethod.py
    • 模块名1.py
    • 模块名2.py
    • ...
  • data_loader.py
  • utils.py
  • trainer.py
  • predicter.py
  • drawer.py
  • main.py
  • 模型结构图.vsdx
• 模型名[2][-V2]
  • model
    • toGithub
    • __init__.py
    • 网络名/proposedMethod.py
    • 模块名1.py
    • 模块名2.py
    • ...
  • data_loader.py
  • utils.py
  • trainer.py
  • predicter.py
  • drawer.py
  • main.py
  • 模型结构图.vsdx
• 实验结果汇总
  • 数据集1
    • ...
  • 数据集2
    • ...
• ...
• 实验日志.md

2，补充

• 如果想要提供给别人使用，最好生成requirements.txt
• 如果只有一种模型，那么可以将 模型名[1][-V1] 这一层目录结构去除