[项目名]
├── [包名]
│ ├── setting.conf
│ ├── metrics
│ │ ├── eval.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── run.sh
│ ├── predict
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── predict.py
│ │ └── run.sh
│ ├── train
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── run.sh
│ │ └── train.py
│ └── util
│ ├── __init__.py
│ ├── interface.py
├── Dockerfile
├── docs
├── env.sh
├── pyproject.toml
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.cfg
├── tests
│ └── test_unittest.py
└── tox.ini
注：项目名和包名一致，名字自取，同poetry new，整个项目符合PEP-517标准
eg1:
项目名：mycode
包名：mycode
eg2：遇到项目名中带横杆的，包名转为下划线
项目名：my-code
包名：my_code
-
train/predict/metrics分别代表训练、预测、计算评测指标三个功能，每个目录都自带一个启动脚本为防止实现计算评测的公式有差异，请统一使用对应赛题提供的demo中的代码
-
setting.conf里面的变量必须使用，对应的值可以自己调整，其他参数在run.sh里面自定义TRAIN_FILE_DIR 读取训练文件的目录，注意是目录，作为train输入 SAVE_MODEL_DIR 保存模型文件的目录，注意是目录，作为train的输出，predict的输入 PREDICT_FILE_DIR 读取预测文件的目录，注意是目录，作为predict输入 PREDICT_RESULT_FILE_DIR 保存预测结果的目录，注意是目录，作为predict输出 GROUNDTRUTH_FILE_DIR 真实答案的存放目录，注意是目录，作为metrics输入 RESULT_JSON_FILE 计算评测指标结果的文件，注意是文件，作为metrics输出，json格式，如`{"f1": 0.99}` RESULT_DETAIL_FILE 【可选】评测结果对比明细，注意是文件，作为metrics输出 -
Dockerfile的填写
1）Dockerfile主要用于B榜自动化评测中指定基础环境，现提供以下版本
镜像名 镜像说明 镜像地址 GPU镜像1 cuda9.0、python3.6、ubuntu16.04，适用于运行tensorflow1.13以下版本（不包含） 10jqkaaicubes/cuda:9.0-py3.6.5 GPU镜像2 cuda10.0、python3.7、ubuntu18.04，适用于运行tensorflow1.13到tensorflow2.0的版本 10jqkaaicubes/cuda:10.0-py3.7.9 GPU镜像3 cuda10.1、python3.7、ubuntu18.04，适用于运行tensorflow2.1到tensorflow2.3的版本 10jqkaaicubes/cuda:10.1-py3.7.9 GPU镜像4 cuda11.0、python3.8、ubuntu18.04，适用于运行tensorflow2.3以上版本（不包含） 10jqkaaicubes/cuda:11.0-py3.8.5 参考资料：https://www.tensorflow.org/install/source#gpu
2）dockerfile模板，修改中括号中的内容
FROM [镜像地址] COPY ./ /home/jovyan/[项目名] RUN cd /home/jovyan/[项目名] && \ python -m pip install -r requirements.txt -
请确保所有命令按以下顺序可以执行
1）安装，在requirements.txt中添加需要安装的python包以及指定版本
cd [项目名] python -m pip install -r requirements.txt2）训练
cd [项目名] bash [包名]/train/run.sh3）预测
cd [项目名] bash [包名]/predict/run.sh4）计算评测指标
cd [项目名] bash [包名]/metrics/run.sh -
功能实现完成后，请确保代码规范
# 事先安装black/flake8
black . # 自动调整代码
flake8 . # 需根据提示修改代码
- 更新你的README
-
所有文件路径均通过传参的方式获取，使用相对路径，否则B榜自动评测不能正常运行
-
如果需要安装一些非python包，请将包名以及安装过程放在readme中说明
-
不要指定GPU的卡号
-
代码上传格式要求：xxx.zip。结构如下：
xxx.zip |---- [项目名] # 代码目录，所有数据都不要放在代码目录下 |---- model/ # 训练的模型 |---- data/ # 其他依赖的数据文件 -
上传大小要求：以赛题页要求为准
-
B榜自动化评测环境：以赛题页要求为准