[TIL PyTorch] 파이토치 프로젝트 구조

Pytorch 프로젝트 구조 이해하기

Jupyter

• 초기 단계에서는 대화식 개발 과정이 유리

  • 학습과정과 디버깅 등 지속적인 확인

• 배포 및 공유 단계에서는 notebook 공유의 어려움

  • 쉬운 재현의 어려움, 실행순서 꼬임

• DL 코드도 하나의 프로그램

  • 개발 용이성 확보와 유지보수 향상 필요

코드를 레고블럭 처럼

Module 구성

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