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如何读懂深度学习python项目,以`Multi-label learning from single positive label`为例

Paper : Multi-label learning from single positive label
Code
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先读一读README.md

可能有意想不到的收获;
实验环境设置要仔细看哦!

读论文

如何读论文,Readpaper经典十问 (可能在我博客里有写)
How to read a paper 来自剑桥CS教授的论文阅读三段论

读代码

  1. 以.py文件为单位读代码;
  2. 以函数为单位读代码;
    可以是人家写的,也可以是调包用的。
  3. 抄代码;
    可以一字不落的抄,也可以有选择性的抄主干;
    只抄主干是指只抄和逻辑相关的部分,比如说像print语句就跳过,开头一堆导入包也跳过,还有使用parse抓取超参数也懒得管,再者是torch自带的计算mAP的小函数,哦,原来人家看上去还是写了那么一大段,也是从Pytorch官网上扒拉的,所以我只需要知道这个函数输入什么,输出是一个值,表示mAP分数就好啦;
    那看函数输入看什么东西呢?也就是说看那个变量的什么属性呢?一般观察它的类型type、形状shape, 元素值value
    • type : 比如说是tensor
    • shape : 比如说是(16, 81),batch size = 16, 81表示有81个类别(nuswide);
    • value : 比如说是一个[0, 1]之间的数,表示概率值,这个类别有多少概率是真的;

运行代码

运行并调试代码;

修改代码

自己写点新的东西;

完事!

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