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1-项目框架拆解/1.2-作业/answer.md

+## 答案：项目各文件及文件夹功能说明
+## 答案：项目各文件及文件夹功能说明
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+### 脚本与Notebook文件
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+- **COVID_19_Dataset_conversion.ipynb**  
+  用于数据集的格式转换与预处理。
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+- **train_simple_cpu.py**  
+  简单版本的训练脚本，使用 CPU 进行训练。
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+- **train_simple_gpu.py**  
+  简单版本的训练脚本，使用 GPU 进行训练。
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+- **train.py**  
+  更通用的训练脚本，可以使用如 ResNet18 等常见分类网络。
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+- **predict.ipynb**  
+  使用 `train.py` 训练得到的模型权重进行推理，并可视化结果。
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+- **test.ipynb**  
+  用测试集对模型进行精度评估，并展示推理可视化结果。
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+- **Getstatistics.ipynb**  
+  用于计算数据集的均值和标准差，标准化处理时使用（可选）。
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+- **utils.py**  
+  辅助函数集合，例如计算准确率等。
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+### 文件夹说明
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+- **COVID-19_Radiography_Dataset/**  
+  原始数据集文件夹，包含未处理的图像数据。
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+- **new_COVID_19_Radiography_Dataset/**  
+  处理后的数据集，结构和格式已适配训练代码。
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+- **models/**  
+  存放各种模型结构定义代码，如 CNN、ResNet、ViT 等。
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+- **model_pth/**  
+  用于保存训练好的模型权重（.pth 文件）。
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+- **report/**  
+  保存训练过程中的日志信息和模型权重，用于实验记录。
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+- **runs/**  
+  TensorBoard 可视化输出的日志文件夹，包含 loss、accuracy 曲线等。
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