写深度学习代码是先写model还是dataset还是train呢，有个一般化的顺序吗？
2023-08-28 阅读 43
在编写深度学习代码时，一般的顺序是先定义数据集（dataset），然后构建模型（model），最后进行训练（train）。这是因为数据集是模型训练的基础，而模型是对数据进行学习和预测的工具。
首先，你需要准备好你的数据集，包括训练集、验证集和测试集。数据集的准备包括数据的加载、预处理、划分等操作。这些操作可以使用现有的数据处理库（如NumPy、Pandas等）来完成，或者使用深度学习框架自带的数据处理工具（如TensorFlow的tf.data、PyTorch的DataLoader等）。
接下来，你可以开始构建模型。模型的构建包括定义模型的结构、选择合适的层和激活函数、设置模型的超参数等。你可以使用深度学习框架提供的高级API（如Keras、PyTorch的nn.Module等）来快速构建模型，也可以使用底层API来自定义模型。
最后，你可以开始训练模型。训练模型的过程包括定义损失函数、选择优化器、设置训练循环等。你需要将数据集输入模型，计算模型的输出，然后根据损失函数来计算损失，并通过优化器来更新模型的参数。训练过程一般会进行多个epoch，每个epoch包括多个batch的训练。
总结起来，一般的顺序是：数据集准备 -> 模型构建 -> 训练模型。当然，具体的实现方式可以根据你的需求和喜好来调整。
更新于 2023年08月28日
