现在深度学习项目代码量越来越大，并且单个文件的量也非常的大。笔者总结了一些专家的经验并结合自己看的一些项目，打算总结一下如何探索和深入一个深度学习项目库。

1. 基础知识

首先，需要保证有一定的深度学习基础知识，吴恩达的深度学习课还有斯坦福大学的CS231n都是不错的入门教程，只需要有大学数学的基础就可以看懂。

然后，需要对Linux系统使用有一定的了解，一般选择Ubuntu系统作为主力系统，了解一下基础的系统命令就可以了，比如rm,ls,cd,cat,vim,sudo,find,df,top等，在B站上搜索一下Linux的视频，很快就可以入门。之后遇到新的命令只需要查询API即可。

其次，还需要保证对python语言和深度学习框架的了解，python上手是很快的，可以看一下菜鸟教程或者莫烦python教程，上首页很快。深度学习框架方面可以买一些书籍，边看边敲，找一个小项目敲一敲，了解一下大部分API就已经达到上手水平了。深度学习框架一般选tensorflow、pytorch，因为大部分项目大多是基于这两个框架的。他们官方网站的教程也是非常不错的参考，可以看看官方提供的教程，跑一下github上提供的demo。

最后，营造科研的环境，可以关注一些领域相关的大牛、公众号，也可以加入一些交流群，多和群友交流，尽可能提升领域的常识。不要乱问问题，一定要有自己的思考和想法，然后再到群里问问题和交流。

2. 项目分析阅读

从Github上拿到一个项目，可以按照以下的步骤进行分析和阅读。

项目背景调研：

项目是否是对应一篇论文？如果对应论文，可以先阅读一下Paper，对背景和项目的细节有一个大概的了解。

项目是否有说明文档？一般比较大型的项目，比如pytorch,nni,mmdetection等较多人维护的项目是会在readthedoc上提供说明书，建议优先阅读说明。

项目是否有README？README文件通常包含了项目创建者想要告诉你的信息，对于一些专业的项目库而言，阅读README文件绝对对你理解整个项目代码有帮助。

什么都没有？？极少数会遇到这种情况，但如果遇到的话，就进行下一个阶段吧。

通过文件命名分析：

数据处理、数据加载部分，通常命名可能有xxx_dataloader.py等

网络模型构建部分，通常命名可能为 resnet20.py model.py等

训练部分脚本，通常命名可能为train.py等

测试部分脚本，通常命名可能为test.py eval.py 等

工具库，通常命名为utils文件夹。

根据文件夹、文件的命名，判断其可能的功能。一般在深度学习项目中，通常有几部分组成：

举个例子，以once for all项目为例：

.

├── build.sh # 环境构建
├── eval_ofa_net.py
├── eval_specialized_net.py # 验证专用网络
├── figures
│   ├── cnn_imagenet_new.png
│   ├── diverse_hardware.png
│   ├── imagenet_80_acc.png
│   ├── ofa-tutorial.jpg
│   ├── overview.png
│   └── video_figure.png
├── LICENSE
├── ofa 
│   ├── imagenet_classification 
│   │   ├── data_providers # 数据加载
│   │   ├── elastic_nn # 算法核心模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── networks # 网络构建
│   │   └── run_manager # 训练代码核心逻辑
│   ├── __init__.py
│   ├── model_zoo.py # 模型库
│   ├── nas # nas相关工具
│   │   ├── accuracy_predictor
│   │   ├── efficiency_predictor
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── search_algorithm
│   ├── tutorial # 教程
│   │   ├── accuracy_predictor.py
│   │   ├── evolution_finder.py
│   │   ├── flops_table.py
│   │   ├── imagenet_eval_helper.py
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── latency_table.py
│   └── utils # 工具库
│       ├── common_tools.py
│       ├── flops_counter.py
│       ├── __init__.py
│       ├── layers.py
│       ├── my_dataloader
│       ├── my_modules.py
│       ├── pytorch_modules.py
│       └── pytorch_utils.py
├── README.md # 项目介绍，初次接触需要阅读
├── requirements.txt # 环境文件
├── setup.py # pip构建环境所需文件
├── train_ofa_net.py # 训练脚本
└── tutorial # 教程
    ├── local_lut.npy
    ├── ofa.ipynb
    ├── ofa_resnet50_example.ipynb
    └── README.md

找到程序运行入口：

第一类bug，环境不兼容导致的bug，严格按照作者提供的运行环境，并对照环境的版本信息，对齐本地环境和作者要求的环境。

第二类bug，深度学习框架带来的bug，这部分bug可以在bing上进行搜索，查看解决方案。

第三类bug，项目本身相关的bug，这类bug最好是在github的issue区域进行查找，如果无法解决可以在issue部分详细描述自己的问题，等待项目库作者的解答。

通过上一步的分析，找到了项目的介绍的话，在自己机器上完成环境配置。

一般可以找到项目运行的主入口，比如train.py，试着运行项目。

遇见bug怎么办？

运行顺利的话，代表可以进行debug操作，对文件某些细节不确定的话，可以通过debug的方式查看变量详细内容。

用IDE打开项目：

阅读入口文件的逻辑，查看调用到了哪些包。

通过IDE的功能跳转到对应类或者函数进行继续阅读，配合代码注释进行分析。

分析过程可能会需要软件工程的知识，比如画一个类图来表述项目的关系。

一开始可以泛读，大概了解整体流程，做一些代码注释。而后可以精读，找到文章的核心，反复理解核心实现，抽丝剥茧，一定可以对这个项目有进一步的理解。

笔者是vscode党，推荐使用vscode+scp+mobaxterm+远程服务器的方式进行运行。

打开项目以后，从运行入口（通常是train.py）开始阅读：

实在读不懂怎么办？

在Github的issue上进行提问。

如果有项目作者的联系方式，可以联系作者，发邮件提问。

看看有没有其他人写过相关的博客。

3. 参考

https://www.zhihu.com/question/26480537

https://www.zhihu.com/question/29416073/answer/44301979

https://github.com/phodal/articles/issues/14               

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