@浙大疏锦行
📘 Day 24 实战作业：深度学习基石 —— 配置管理与文件系统
1. 作业综述
核心目标：
利用元组 (Tuple)管理不可变的模型参数，利用OS 模块编写一个通用的“数据集扫描器”。这是从“写脚本”进阶到“做工程”的必经之路。
作业背景：
在深度学习项目中，我们经常面临两个基础问题：
- 参数安全性：模型的超参数（如输入尺寸
224x224、类别名称）一旦确定，在程序运行期间不应被修改。列表（List）是可变的，容易出意外；而元组（Tuple）是不可变的，非常适合做“配置锁”。 - 数据自动化：真实的数据集（如 ImageNet）往往包含成千上万张图片，分布在深层嵌套的文件夹中。我们需要利用
os模块编写脚本，自动遍历并获取所有文件路径，而不是手动去复制粘贴。
涉及知识点：
- Tuple: 不可变特性在配置管理中的应用。
- OS Module:
os.walk(递归遍历),os.path.join(路径拼接),os.environ(环境变量)。
步骤 1：利用元组定义“不可变”配置
场景描述：
在深度学习中，很多超参数（Hyperparameters）一旦确定就不应被修改，例如输入图片的尺寸(224, 224)或 优化器的参数。
如果使用列表（List），不小心被修改了会导致训练崩溃。因此，元组（Tuple）是最佳选择。
任务：
- 定义一个元组
model_config，包含：模型名称、输入尺寸(H, W)、Batch Size。 - 尝试修改其中的元素（验证不可变性）。
- 模拟 Pipeline 结构：创建一个包含多个
(步骤名, 对象)元组的列表，并遍历打印。
# --- 1. 定义模型配置 (元组) ---# 格式: (ModelName, InputShape, BatchSize, LearningRate)model_config=("ResNet50",(224,224),32,0.001)print(f"当前模型配置:{model_config}")print(f"输入高度:{model_config[1][0]}")# --- 2. 验证不可变性 (防呆设计) ---try:# 尝试修改 Batch Size (这应该会报错)print("尝试修改配置...")model_config[2]=64exceptTypeErrorase:print(f"⚠️ 修改失败 (符合预期):{e}")print("元组保护了配置不被意外篡改。")# --- 3. 模拟 Pipeline 结构 (列表 + 元组) ---# 在 sklearn 和 PyTorch 中，Pipeline 通常这样定义pipeline_steps=[('scaler','StandardScaler Object'),('selector','SelectKBest Object'),('model','RandomForest Object')]print("\n--- 遍历 Pipeline 步骤 ---")forstep_name,step_objinpipeline_steps:print(f"步骤名称:{step_name:<10}| 执行对象:{step_obj}")当前模型配置: ('ResNet50', (224, 224), 32, 0.001) 输入高度: 224 尝试修改配置... ⚠️ 修改失败 (符合预期): 'tuple' object does not support item assignment 元组保护了配置不被意外篡改。 --- 遍历 Pipeline 步骤 --- 步骤名称: scaler | 执行对象: StandardScaler Object 步骤名称: selector | 执行对象: SelectKBest Object 步骤名称: model | 执行对象: RandomForest Object步骤 2：OS 模块 —— 编写数据集扫描器
场景描述：
在做 CV（计算机视觉）或 NLP 任务时，数据通常以文件夹形式存储。我们需要编写脚本自动遍历这些文件夹，找到所有的数据文件。os.walk是处理目录树的神器，而os.path.join能保证路径在 Windows/Mac/Linux 上都能通用。
任务：
- (代码自动完成) 创建一个模拟的
dummy_dataset目录结构。 - 使用
os.walk遍历该目录。 - 统计其中
.jpg图片文件的数量，并生成完整路径列表。
importos# --- 1. 准备环境：自动创建一个模拟数据集 (无需手动操作) ---base_dir="dummy_dataset"sub_dirs=["train/cats","train/dogs","test/cats","test/dogs"]print(f"正在创建模拟数据集:{base_dir}...")forsubinsub_dirs:# 拼接完整路径dir_path=os.path.join(base_dir,sub)os.makedirs(dir_path,exist_ok=True)# 在每个文件夹里创建几个假图片文件foriinrange(3):fname=f"image_{i}.jpg"withopen(os.path.join(dir_path,fname),'w')asf:f.write("fake image data")# 创建一个干扰文件 (不是 jpg)withopen(os.path.join(base_dir,"readme.txt"),'w')asf:f.write("read me")print("✅ 模拟数据集创建完毕！\n")# --- 2. 核心任务：编写扫描器 ---print(f"--- 开始扫描{base_dir}---")image_paths=[]# 存储找到的图片路径file_count=0# os.walk 会递归遍历所有子目录forroot,dirs,filesinos.walk(base_dir):print(f"正在扫描目录:{root}")forfileinfiles:# 筛选 .jpg 结尾的文件iffile.endswith(".jpg"):# 关键：使用 os.path.join 拼接路径 (兼容 Windows/Linux)full_path=os.path.join(root,file)image_paths.append(full_path)file_count+=1print("\n--- 扫描结果 ---")print(f"共发现{file_count}张图片。")print("前 5 张图片路径示例:")forpinimage_paths[:5]:print(f" -{p}")正在创建模拟数据集: dummy_dataset ... ✅ 模拟数据集创建完毕！ --- 开始扫描 dummy_dataset --- 正在扫描目录: dummy_dataset 正在扫描目录: dummy_dataset\test 正在扫描目录: dummy_dataset\test\cats 正在扫描目录: dummy_dataset\test\dogs 正在扫描目录: dummy_dataset\train 正在扫描目录: dummy_dataset\train\cats 正在扫描目录: dummy_dataset\train\dogs --- 扫描结果 --- 共发现 12 张图片。 前 5 张图片路径示例: - dummy_dataset\test\cats\image_0.jpg - dummy_dataset\test\cats\image_1.jpg - dummy_dataset\test\cats\image_2.jpg - dummy_dataset\test\dogs\image_0.jpg - dummy_dataset\test\dogs\image_1.jpg步骤 3：环境侦察兵 (os.environ)
任务：
深度学习经常需要配置环境变量（如CUDA_VISIBLE_DEVICES控制显卡）。
利用os.environ查看当前系统的一个关键信息（例如 PATH 或 当前用户名）。
importosprint("--- 系统环境信息 ---")# 获取当前工作目录print(f"当前工作目录 (getcwd):{os.getcwd()}")# 尝试获取一些常见的环境变量# 使用 .get() 方法更安全，如果不存在不会报错，而是返回 None 或 默认值username=os.environ.get('USERNAME')oros.environ.get('USER')# Windows用USERNAME, Mac/Linux用USERpath_env=os.environ.get('PATH')print(f"当前用户:{username}")# 打印 PATH 的前 100 个字符避免刷屏print(f"系统路径 (PATH) 前100字符:{path_env[:100]}...")--- 系统环境信息 --- 当前工作目录 (getcwd): f:\Training_camp\test 当前用户: ADVANCE 系统路径 (PATH) 前100字符: e:\Anaconda\envs\test;E:\Anaconda\envs\test;E:\Anaconda\envs\test\Library\mingw-w64\bin;E:\Anaconda\...🎓 Day 24 总结：为大项目做准备
今天我们没有跑模型，但学到了工程化最重要的两个技能：
- 数据安全 (Tuples)：学会了用元组保护关键配置（Input Shape, Class Names），防止在代码运行中被意外修改。
- 数据读取 (OS Module)：掌握了
os.walk和os.path.join。- 以后当你下载了 50GB 的 ImageNet 数据集时，你不再需要手动点击文件夹，而是直接用今天的代码，一秒钟就能生成所有图片的文件列表。
Next Level: 掌握了文件操作，下一阶段我们就可以正式开始处理**非结构化数据（图像/文本）**了！
