PyTorch 项目模板

一个简单而设计良好的结构对于任何深度学习项目都是必不可少的，因此在pytorch项目中进行了大量实践和贡献之后，这里有一个pytorch项目模板，它结合了**简单性、文件夹结构的最佳实践和良好的OOP设计。**其主要的想法是每次开始你的pytorch项目的时候都会做很多相同的事情，所以包装这些共享的东西将有助于你每次开始一个新的pytorch项目时，或改变核心的想法时的代码构建过程。

所以，一个简单的Pythorch模板，可以帮助您更快地进入项目的主要部分，只关注您的核心（模型架构、训练流程等）

项目结构

PyTorch_project
├── config
│   └── defaults.py             # config file.
├── data  
│   ├── dataset     # datasets folder that is responsible for all data handling.
│   ├── transforms  # data preprocess folder that is responsible for all data augmentation.
│   ├── build.py            # file to make dataloader.
│   └── collate_batch.py    # file that is responsible for merges a list of samples to form a mini#batch.
├── layers              # customed layers.
│   └── conv_layer.py
├── models              # model.
│   └── example_model.py
├── optimizer           # optimizer.
│   └── default.py
└── utils
│   ├── logger.py
│   └── any_other_utils_you_need
├── tests               # unit test.
│   └── test_data_sampler.py
├── requirements.txt  # package required
├── trainer.py        # train loops.
└── inference.py      # inference process.