[pytorch] 프로젝트 구조 원칙

1. 데이터 처리(Data Handling)

• 데이터 로딩 및 전처리: 데이터를 로드하고 전처리하는 코드는 data/ 또는 datasets/ 디렉토리에 위치할 수 있습니다. 데이터셋 클래스나 데이터 로더 함수들이 포함될 수 있습니다.
• 데이터 변환(Transforms): 이미지나 텍스트 등의 데이터에 대한 변환 코드는 transforms/ 디렉토리에 위치할 수 있습니다.

2. 모델 정의(Model Definition)

• 신경망 모델: 주로 models/ 디렉토리에 저장됩니다. 각 모델은 별도의 파일로 정의될 수 있습니다.
• 모델 유틸리티 함수: 모델 관련 유틸리티 함수들은 필요에 따라 utils/ 디렉토리에 포함될 수 있습니다.

3. 학습과 평가(Training and Evaluation)

• 학습 코드: 주로 train.py와 같은 파일에 위치합니다. 학습 루프와 관련된 코드들이 포함됩니다.
• 평가 코드: evaluate.py와 같은 파일에 위치하며, 학습된 모델을 평가하는 코드들이 포함됩니다.
• 유틸리티 함수: 학습과 평가를 위한 유틸리티 함수들은 필요에 따라 utils/ 디렉토리에 저장될 수 있습니다.

4. 실험 관리(Experiment Management)

• 로그와 체크포인트: 학습 중에 생성된 로그 파일과 모델 체크포인트는 logs/ 또는 checkpoints/ 디렉토리에 저장될 수 있습니다.
• 하이퍼파라미터 설정: 하이퍼파라미터를 관리하는 파일이나 스크립트는 configs/ 디렉토리에 위치할 수 있습니다.

5. 설정 및 환경 설정(Configuration and Environment Setup)

• 환경 변수: 필요한 경우 환경 변수를 설정하고 관리하는 코드는 configs/ 디렉토리에 위치할 수 있습니다.
• 설정 파일: 실험의 설정 파일들이나 YAML 파일들은 configs/ 디렉토리에 저장될 수 있습니다.

6. 테스트와 디버깅(Test and Debug)

• 테스트 코드: 단위 테스트나 모델 검증을 위한 코드는 tests/ 디렉토리에 위치할 수 있습니다.
• 디버깅 도구: 디버깅을 돕는 도구나 스크립트들은 utils/ 디렉토리에 포함될 수 있습니다.

7. 배포 및 서빙(Deployment and Serving)

• 배포 스크립트: 모델을 서빙하거나 배포하기 위한 스크립트들은 scripts/ 디렉토리에 위치할 수 있습니다.
• 서빙 코드: 모델을 실제 서비스에 배포하는 코드들은 serve/ 또는 deployment/ 디렉토리에 저장될 수 있습니다.

기타 고려 사항

• 가독성과 유지 보수: 코드의 가독성을 높이고 유지 보수를 용이하게 하기 위해 폴더와 파일 이름은 명확하고 의미 있게 지어야 합니다.
• 라이브러리 의존성 관리: 필요한 라이브러리들을 관리하는 방법을 명확히 하고, 필요하다면 가상 환경을 사용하여 환경을 격리할 수 있습니다.
• 문서화: 코드와 함께 충분한 문서화를 제공하여 다른 사람들이 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 합니다.

예시 PyTorch 프로젝트 구조 와이어프레임

my_project/
│
├── data/
│   ├── dataset.py       # 데이터셋 클래스 정의
│   └── transforms.py    # 데이터 전처리 및 변환 함수들
│
├── models/
│   ├── model.py         # 신경망 모델 정의
│   └── utils.py         # 모델 관련 유틸리티 함수
│
├── train.py             # 학습 코드
├── evaluate.py          # 평가 코드
│
├── utils/
│   ├── logging_utils.py # 로깅 관련 유틸리티 함수
│   ├── config_utils.py  # 설정 관리 유틸리티 함수
│   └── debug_utils.py   # 디버깅 도구 함수
│
├── logs/                # 로그 파일 디렉토리
├── checkpoints/         # 모델 체크포인트 디렉토리
├── configs/             # 설정 파일 디렉토리
│   ├── hyperparams.yaml # 하이퍼파라미터 설정 파일
│   └── environment.py   # 환경 변수 설정 파일
│
├── tests/               # 테스트 코드 디렉토리
├── scripts/             # 배포 및 실행 스크립트 디렉토리
└── README.md            # 프로젝트 설명 및 사용법 문서