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PyTorch深度学习训练框架,包括训练框架、测试数据集、评估指标(待做)、可视化、损失函数

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yasaorder/PyTorch_train_frame

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PyTorch_train_frame

PyTorch深度学习训练框架,包括训练框架、测试数据集、评估指标(待做)、可视化、损失函数

Dataset.py

读取数据集, 含数据增强, 旋转、反转、随机饱和度等

Frame.py

训练框架, 功能包含早停、输出损失曲线、保存最优权重、输出日志文件,同时含设置随机种子的函数,保证结果可复现

check_data.py

检查数据集是否正确, 依次读取图像、json标签、gt mask

modules.py

包含各种损失函数和注意力机制模块

visdual.py

可视化模块, 包含可视化图像、可视化预测掩膜、可视化损失函数 终端输入

 tensorboard --logdir 'log/visdual'

————这里为存放日志文件的文件夹

mytrain.py

训练网络的代码, 可根据需要修改, 包含train函数和test函数,分别进行训练和测试

experiment.py

训练作业文件, 方便在无人情况下进行多次不同参数训练, 包括训练、检查数据集、测试

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PyTorch深度学习训练框架,包括训练框架、测试数据集、评估指标(待做)、可视化、损失函数

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