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
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
- 以.py文件为单位读代码;
- 以函数为单位读代码;
可以是人家写的,也可以是调包用的。 - 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;
- type : 比如说是
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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