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编写深度学习代码的最佳实践：项目结构、OOP、类型检查和文档
深度学习 Python 项目模板，面向对象的技术，例如抽象、继承和静态方法、类型提示和文档字符串
来源:AI夏令营在《生产中的深度学习》课程的第 1 部分中，我们定义了本系列文章的目标，即将 Python 深度学习笔记本转换为可用于生产的代码，以服务于数百万用户。为此，我们继续本系列文章，收集了编写深度学习模型时的最佳实践。这些实践主要涉及如何编写有组织的、模块化的和可扩展的 Python 代码。
第 1 部分 将 Python 深度学习笔记本转换为可用于生产的代码 有组织的、模块化的和可扩展的 Python 代码您可以想象，它们中的大多数并非机器学习应用程序独有的，但它们可以用于各种 Python 项目。但在这里，我们将看到如何通过实践方法将它们应用于深度学习（因此请做好编程的准备）。
在我们开始之前还有最后一件事，也是我可能会在本课程中重复多次的事情。机器学习代码是普通软件，应该始终被视为普通软件。因此，作为普通代码，它具有项目结构、文档和设计原则，例如面向对象编程。
机器学习代码是普通软件，应该始终被视为普通软件。此外，我假设您已经按照我们在第 1 部分中讨论的那样设置了笔记本电脑和环境（如果您还没有，请随时这样做并返回）
生产中的深度学习书籍 📖
了解如何构建、训练、部署、扩展和维护深度学习模型。使用实际示例了解 ML 基础架构和 MLOps。
了解更多项目结构
编写代码时的一个非常重要的方面是如何构建项目。良好的结构应遵循“关注点分离”原则，即每个功能应为不同的组件。这样，它可以轻松修改和扩展，而不会破坏代码的其他部分。此外，它还可以在许多地方重用，而无需编写重复的代码。
提示 像这样 模块 包 init =