Tensorflow專案實戰（一） 基本目錄結構

tf

本部落格旨在探索github科研專案的寫法，從而達到能夠快速理解科研專案和自己寫科研專案的目的

有的人說：看多了自然就懂了，寫多了自然就會了。其實不然，縱然把網上tensorflow的alexnet，vgg等看懂，學會的不過是基本的、不成體系的寫法，一般是把所有內容放在一處，並不帶有複雜的資料集處理，模型儲存與恢復，命名空間管理等基本功能。

所以建立專案思維是很重要的，本博文旨在總結和歸納tensorflow科研專案的共同點，讓我們先從基本目錄結構講起。

當我們看過超過三篇**的**復現就會發現，無論是pytorch還是tensorflow專案，都有相似的目錄結構！

總結來說，我個人喜歡的目錄結構如下：

-專案名

-config
(可選,放入配置檔案)
-data
(放入資料集資料夾的地方)
-network
(當網路架構複雜時提供網路架構，如warpgan中包含munit，或者cartoongan中包含vgg的情況，可以分檔案寫)
-utils
(提供輔助函式，如檢查資料夾是否存在)
test.py
train.py

-專案名

-config
-checkpoint
(**中產生，存放檢查點用以模型復原)
-logs
(**中產生，存放tensorflow日誌，用以啟動tensorboard)
-samples
(train.py產生的中間結果)
-results
(test.py產生的結果)
-data
-network
-utils
test.py
train.py

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