CS230 代码示例

教程

我们很高兴为大家介绍一些可用于 CS230 项目中的代码示例。这些代码涵盖了 TensorFlow 和 PyTorch，涉及计算机视觉和自然语言处理领域。仓库的结构如下：

README.md
pytorch/
    vision/
        README.md
    nlp/
        README.md
tensorflow/
    vision/
        README.md
    nlp/
        README.md

每个子目录中都包含一个 README.md 文件。

CS230 代码示例快速上手指南

本指南基于斯坦福大学 CS230 课程官方提供的代码示例库，涵盖 TensorFlow 和 PyTorch 框架，涉及 计算机视觉 (Vision) 和 自然语言处理 (NLP) 两大领域。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux, macOS 或 Windows (推荐 Linux/WSL)
• Python 版本：Python 3.6 或更高版本
• 前置依赖：
  • PyTorch 用户：需安装 torch, torchvision 及相关科学计算库 (numpy, pillow 等)。
  • TensorFlow 用户：需安装 tensorflow (建议 1.x 或 2.x 兼容版本，具体视子目录要求而定) 及相关库。
  • 通用工具：git

国内加速建议： 推荐使用清华或阿里镜像源安装 Python 依赖，以提升下载速度：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装步骤

1. 克隆仓库 将代码库下载到本地：

   git clone https://github.com/cs230-stanford/cs230-code-examples.git
   cd cs230-code-examples
   

2. 选择技术栈目录 根据您使用的框架和任务类型，进入对应的子目录。仓库结构如下：

   • PyTorch + 视觉：cd pytorch/vision
   • PyTorch + NLP：cd pytorch/nlp
   • TensorFlow + 视觉：cd tensorflow/vision
   • TensorFlow + NLP：cd tensorflow/nlp

3. 安装依赖 进入具体子目录后，查看该目录下的 README.md 获取特定依赖列表，通常执行以下命令安装：

   # 示例：如果在 pytorch/vision 目录下
   pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   

   (注：部分子目录可能没有独立的 requirements.txt，请直接参考子目录内的 README 文档手动安装指定库)

基本使用

每个子目录都包含完整的训练、评估和推理脚本。以下以 PyTorch 视觉 (pytorch/vision) 为例展示最基础的使用流程（其他目录用法类似）：

1. 查看子目录说明 务必先阅读当前目录下的 README.md，了解数据集准备方式和参数配置。

   cat README.md
   

2. 准备数据 按照子目录 README 的指示下载数据集（如 CIFAR-10），并放置在指定文件夹（通常为 data/）。

3. 运行训练 使用默认参数启动训练：

   python train.py
   

4. 运行评估 在测试集上评估模型性能：

   python evaluate.py
   

5. 自定义实验 修改 model.py 定义网络结构，或修改 hyperparameters.json 调整超参数，然后重新运行 train.py。

提示：对于 TensorFlow 或其他任务类型，只需进入对应目录（如 tensorflow/nlp），重复上述“查看说明 -> 准备数据 -> 运行脚本”的步骤即可。