写深度学习代码是先写model还是dataset还是train呢，有个一般化的顺序吗？
写深度学习代码，确实有个比较约定俗成的流程，但不是一成不变的。就像盖房子，你需要图纸（模型），也需要砖瓦水泥（数据），更需要施工队（训练）和地基（环境）。要说哪个“先”，其实更像是一个相互关联、迭代的过程。但如果非要给一个“一般化的顺序”，我倾向于理解成一个从“概念”到“实现”再到“落地”的顺序。
核心思想：你想解决什么问题？用什么数据？怎么让模型学会？
基于这个核心，我通常的思考和实践顺序是这样的：
1. 理解问题与准备数据（Dataset & Preprocessing）
在我看来，理解问题和准备数据是整个深度学习项目中最重要、也是最基础的一步。 如果数据本身有问题，或者你对问题理解有误，那么再强大的模型和再精妙的训练也无法获得好的结果。
深入理解问题：
你想解决的是什么？是图像分类（猫狗大战）、目标检测（识别图片中的车辆）、自然语言处理（翻译、文本生成），还是推荐系统？
问题的输入是什么？是图片、文本、音频，还是结构化数据？
问题的输出是什么？是类别标签、 bounding box 坐标、生成的文本，还是推荐的商品列表？
关键在于“为什么”和“是什么”。花时间搞清楚这些，比一开始就想着“用什么模型”要重要得多。
数据收集与探索：
数据从哪里来？ 是公开数据集（ImageNet, CIFAR10, SQuAD），还是自己收集？
数据质量如何？ 有没有噪声？标签是否准确？数据量是否足够？
数据分布是怎样的？ 不同类别的数据量是否均衡？有没有明显的偏差？
数据量级？ 深度学习模型通常需要大量数据，如果数据量不够，可能需要考虑数据增强或者寻找其他解决方案。
初步探索（EDA Exploratory Data Analysis）： 使用一些可视化工具（如 Matplotlib, Seaborn）看看数据的样本，了解数据的基本统计特征。这就像给你的“砖瓦水泥”做个质量检查。
数据预处理与加载（Dataset Implementation）：
数据清洗： 去除无效数据、纠正错误标签等。
数据转换：
图像： 调整尺寸（resize）、归一化（normalization）、数据增强（data augmentation 旋转、翻转、裁剪、颜色抖动等，非常重要！）
文本： 分词（tokenization）、编码（embedding）、填充（padding）、截断（truncation）。
数值： 标准化（standardization）、归一化。
构建 Dataset 类：
在 PyTorch 中，这通常意味着实现一个继承自 `torch.utils.data.Dataset` 的类。这个类需要实现 `__len__` 方法（返回数据集大小）和 `__getitem__` 方法（根据索引返回一个样本及其标签）。
在 TensorFlow 中，可以使用 `tf.data.Dataset` API，它提供了更灵活和高效的数据管道构建方式，可以链式调用各种预处理操作。
构建 DataLoader：
将 Dataset 包装进 DataLoader，可以实现批量加载（batching）、多进程加载（multiprocessing for data loading）、数据打乱（shuffling），极大地提高了训练效率。
为什么先做数据？ 因为它是所有工作的起点。你的模型好坏，很大程度上取决于你给它吃的东西。
2. 设计模型架构（Model）
在有了对问题和数据的清晰理解后，就可以开始考虑“如何让机器学会”了。模型设计是核心。
选择合适的模型类型：
图像任务： CNN (Convolutional Neural Network) 是主流，如 ResNet, VGG, EfficientNet。如果需要处理视频，可能还需要 3D CNN 或结合 RNN/Transformer。
序列任务（文本、时间序列）： RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long ShortTerm Memory), GRU (Gated Recurrent Unit)，以及越来越流行的 Transformer 模型。
结构化数据： 全连接网络 (Fully Connected Network, FCN) 或者一些专门处理图数据的图神经网络 (GNN)。
其他： 生成对抗网络 (GAN) 用于生成任务，强化学习的策略网络等。
构建模型（Model Implementation）：
PyTorch： 通常继承 `torch.nn.Module`，定义 `__init__` 方法来构建模型层（如 `nn.Linear`, `nn.Conv2d`, `nn.ReLU`, `nn.BatchNorm2d` 等），然后在 `forward` 方法中定义数据在前向传播时的计算流程。
TensorFlow： 可以使用 Keras API (e.g., `tf.keras.Sequential` or `tf.keras.Model` subclassing) 来定义模型。Keras 提供了高度抽象的接口，使得模型构建更加直观。
考虑模型复杂度： 模型太简单可能无法捕捉数据中的复杂模式（欠拟合），模型太复杂则容易过拟合，并且训练成本高。
利用预训练模型： 对于许多常见任务，直接使用在大型数据集上预训练好的模型（如 ImageNet 上的 ResNet）进行迁移学习（transfer learning），通常比从头训练效果更好，也能节省大量时间和计算资源。这时候，你更关注的是如何修改模型的最后几层来适应你的特定任务。
为什么现在做模型？ 因为有了数据，你才知道你的数据需要什么样的“加工厂”。模型的选择和设计，很大程度上是根据数据特点和任务需求来确定的。
3. 定义训练流程（Train）
模型搭好了，数据也准备好了，接下来就是“教”模型学习的过程。
选择损失函数（Loss Function）：
根据任务类型选择合适的损失函数，如：
分类任务：交叉熵损失 (CrossEntropyLoss)
回归任务：均方误差 (MSELoss)
目标检测：综合各种损失（分类损失、定位损失）
损失函数的目标是将模型的预测输出与真实标签之间的“差距”量化。
选择优化器（Optimizer）：
决定如何根据损失函数的梯度来更新模型的参数，以最小化损失。
常见的优化器有 SGD (Stochastic Gradient Descent), Adam, RMSprop 等。Adam 通常是一个不错的起点。
学习率（Learning Rate）： 这是优化器中最重要的超参数之一，决定了每一步更新的“步长”。
设置训练参数（Hyperparameters）：
Epochs： 训练多少轮。
Batch Size： 每次更新模型参数使用多少个样本。
学习率衰减（Learning Rate Decay/Scheduler）： 随着训练的进行，逐渐减小学习率，有助于模型收敛。
权重衰减（Weight Decay）： 正则化的一种，防止过拟合。
dropout 率，batch_norm 等。
编写训练循环（Training Loop）：
前向传播（Forward Pass）： 将一个 batch 的数据输入模型，获得预测结果。
计算损失（Calculate Loss）： 使用损失函数计算预测结果和真实标签之间的损失。
反向传播（Backward Pass）： 计算损失函数关于模型参数的梯度。
参数更新（Optimizer Step）： 使用优化器根据梯度更新模型参数。
清零梯度（Zero Gradients）： 在每次参数更新前，需要将之前的梯度清零，以免影响下一次计算。
记录与监控： 记录训练过程中的损失、准确率等指标，方便分析和调试。可以使用 TensorBoard 或 Weights & Biases 等工具。
设置验证（Validation）：
在每个 epoch 结束后，使用一个独立的验证集来评估模型的性能。
为什么需要验证集？ 避免模型在训练集上过拟合，而无法泛化到新的、未见过的数据。验证集的性能更能反映模型的真实能力。
为什么最后做训练？ 这是将前面两步“连接”起来的桥梁。模型是“骨架”，数据是“养分”，训练就是“喂养”和“教导”的过程。
4. 评估与调优（Evaluation & Tuning）
模型训练完成后，还需要对其进行评估，并根据结果进行调优。
在测试集上评估：
使用一个全新的、从未用于训练或验证的测试集来对模型进行最终评估。
常用的评估指标包括：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1score、AUC (Area Under the Curve)、IoU (Intersection over Union) 等，具体取决于任务。
超参数调优（Hyperparameter Tuning）：
如果模型性能不理想，可能需要调整上面提到的各种超参数（学习率、Batch Size、网络结构、优化器类型等）。
可以使用网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）或更高级的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等方法。
模型改进：
模型结构调整： 尝试更深或更浅的网络，更换激活函数，增加或减少层数。
数据增强策略： 调整数据增强的强度或类型。
使用更先进的模型架构或技术。
总结一下一般的顺序（但记住，这是一种迭代的过程）：
1. 数据准备与理解 (Dataset & Preprocessing): 这是根基。你不可能在不了解数据、不准备好数据的情况下，设计出有效的模型。
2. 模型设计与实现 (Model): 在对数据有了基本了解后，选择或设计一个合适的模型结构。
3. 训练流程定义与实现 (Train): 将模型和数据通过训练流程结合起来，让模型学习。
4. 评估与调优 (Evaluation & Tuning): 训练完成后，看效果，然后回到前面任何一步进行迭代改进。
重要提醒：
迭代性： 深度学习开发不是线性的。你可能会在写模型的时候发现数据预处理有问题，或者在训练时发现模型设计不合理，然后需要回到前面步骤修改。这很正常，甚至是常态。
早期原型： 有时候，为了快速验证一个想法，可以先用一个非常简单的数据集和模型来跑一个“原型”，看看整体流程是否通畅，然后再逐步优化。
工具与框架： 熟练掌握 PyTorch 或 TensorFlow 等框架对于高效编写代码至关重要。理解它们的数据加载、模型构建、自动微分和 GPU 加速等机制，能让你事半功倍。
所以，与其问“先写哪个”，不如理解为“在哪个阶段需要关注哪个”。这是一种从全局到细节，再从实现到优化的思考方式。
核心思想：你想解决什么问题？用什么数据？怎么让模型学会？
基于这个核心，我通常的思考和实践顺序是这样的：
1. 理解问题与准备数据（Dataset & Preprocessing）
在我看来，理解问题和准备数据是整个深度学习项目中最重要、也是最基础的一步。 如果数据本身有问题，或者你对问题理解有误，那么再强大的模型和再精妙的训练也无法获得好的结果。
深入理解问题：
你想解决的是什么？是图像分类（猫狗大战）、目标检测（识别图片中的车辆）、自然语言处理（翻译、文本生成），还是推荐系统？
问题的输入是什么？是图片、文本、音频，还是结构化数据？
问题的输出是什么？是类别标签、 bounding box 坐标、生成的文本，还是推荐的商品列表？
关键在于“为什么”和“是什么”。花时间搞清楚这些，比一开始就想着“用什么模型”要重要得多。
数据收集与探索：
数据从哪里来？ 是公开数据集（ImageNet, CIFAR10, SQuAD），还是自己收集？
数据质量如何？ 有没有噪声？标签是否准确？数据量是否足够？
数据分布是怎样的？ 不同类别的数据量是否均衡？有没有明显的偏差？
数据量级？ 深度学习模型通常需要大量数据，如果数据量不够，可能需要考虑数据增强或者寻找其他解决方案。
初步探索（EDA Exploratory Data Analysis）： 使用一些可视化工具（如 Matplotlib, Seaborn）看看数据的样本，了解数据的基本统计特征。这就像给你的“砖瓦水泥”做个质量检查。
数据预处理与加载（Dataset Implementation）：
数据清洗： 去除无效数据、纠正错误标签等。
数据转换：
图像： 调整尺寸（resize）、归一化（normalization）、数据增强（data augmentation 旋转、翻转、裁剪、颜色抖动等，非常重要！）
文本： 分词（tokenization）、编码（embedding）、填充（padding）、截断（truncation）。
数值： 标准化（standardization）、归一化。
构建 Dataset 类：
在 PyTorch 中，这通常意味着实现一个继承自 `torch.utils.data.Dataset` 的类。这个类需要实现 `__len__` 方法（返回数据集大小）和 `__getitem__` 方法（根据索引返回一个样本及其标签）。
在 TensorFlow 中，可以使用 `tf.data.Dataset` API，它提供了更灵活和高效的数据管道构建方式，可以链式调用各种预处理操作。
构建 DataLoader：
将 Dataset 包装进 DataLoader，可以实现批量加载（batching）、多进程加载（multiprocessing for data loading）、数据打乱（shuffling），极大地提高了训练效率。
为什么先做数据？ 因为它是所有工作的起点。你的模型好坏，很大程度上取决于你给它吃的东西。
2. 设计模型架构（Model）
在有了对问题和数据的清晰理解后，就可以开始考虑“如何让机器学会”了。模型设计是核心。
选择合适的模型类型：
图像任务： CNN (Convolutional Neural Network) 是主流，如 ResNet, VGG, EfficientNet。如果需要处理视频，可能还需要 3D CNN 或结合 RNN/Transformer。
序列任务（文本、时间序列）： RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long ShortTerm Memory), GRU (Gated Recurrent Unit)，以及越来越流行的 Transformer 模型。
结构化数据： 全连接网络 (Fully Connected Network, FCN) 或者一些专门处理图数据的图神经网络 (GNN)。
其他： 生成对抗网络 (GAN) 用于生成任务，强化学习的策略网络等。
构建模型（Model Implementation）：
PyTorch： 通常继承 `torch.nn.Module`，定义 `__init__` 方法来构建模型层（如 `nn.Linear`, `nn.Conv2d`, `nn.ReLU`, `nn.BatchNorm2d` 等），然后在 `forward` 方法中定义数据在前向传播时的计算流程。
TensorFlow： 可以使用 Keras API (e.g., `tf.keras.Sequential` or `tf.keras.Model` subclassing) 来定义模型。Keras 提供了高度抽象的接口，使得模型构建更加直观。
考虑模型复杂度： 模型太简单可能无法捕捉数据中的复杂模式（欠拟合），模型太复杂则容易过拟合，并且训练成本高。
利用预训练模型： 对于许多常见任务，直接使用在大型数据集上预训练好的模型（如 ImageNet 上的 ResNet）进行迁移学习（transfer learning），通常比从头训练效果更好，也能节省大量时间和计算资源。这时候，你更关注的是如何修改模型的最后几层来适应你的特定任务。
为什么现在做模型？ 因为有了数据，你才知道你的数据需要什么样的“加工厂”。模型的选择和设计，很大程度上是根据数据特点和任务需求来确定的。
3. 定义训练流程（Train）
模型搭好了，数据也准备好了，接下来就是“教”模型学习的过程。
选择损失函数（Loss Function）：
根据任务类型选择合适的损失函数，如：
分类任务：交叉熵损失 (CrossEntropyLoss)
回归任务：均方误差 (MSELoss)
目标检测：综合各种损失（分类损失、定位损失）
损失函数的目标是将模型的预测输出与真实标签之间的“差距”量化。
选择优化器（Optimizer）：
决定如何根据损失函数的梯度来更新模型的参数，以最小化损失。
常见的优化器有 SGD (Stochastic Gradient Descent), Adam, RMSprop 等。Adam 通常是一个不错的起点。
学习率（Learning Rate）： 这是优化器中最重要的超参数之一，决定了每一步更新的“步长”。
设置训练参数（Hyperparameters）：
Epochs： 训练多少轮。
Batch Size： 每次更新模型参数使用多少个样本。
学习率衰减（Learning Rate Decay/Scheduler）： 随着训练的进行，逐渐减小学习率，有助于模型收敛。
权重衰减（Weight Decay）： 正则化的一种，防止过拟合。
dropout 率，batch_norm 等。
编写训练循环（Training Loop）：
前向传播（Forward Pass）： 将一个 batch 的数据输入模型，获得预测结果。
计算损失（Calculate Loss）： 使用损失函数计算预测结果和真实标签之间的损失。
反向传播（Backward Pass）： 计算损失函数关于模型参数的梯度。
参数更新（Optimizer Step）： 使用优化器根据梯度更新模型参数。
清零梯度（Zero Gradients）： 在每次参数更新前，需要将之前的梯度清零，以免影响下一次计算。
记录与监控： 记录训练过程中的损失、准确率等指标，方便分析和调试。可以使用 TensorBoard 或 Weights & Biases 等工具。
设置验证（Validation）：
在每个 epoch 结束后，使用一个独立的验证集来评估模型的性能。
为什么需要验证集？ 避免模型在训练集上过拟合，而无法泛化到新的、未见过的数据。验证集的性能更能反映模型的真实能力。
为什么最后做训练？ 这是将前面两步“连接”起来的桥梁。模型是“骨架”，数据是“养分”，训练就是“喂养”和“教导”的过程。
4. 评估与调优（Evaluation & Tuning）
模型训练完成后，还需要对其进行评估，并根据结果进行调优。
在测试集上评估：
使用一个全新的、从未用于训练或验证的测试集来对模型进行最终评估。
常用的评估指标包括：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1score、AUC (Area Under the Curve)、IoU (Intersection over Union) 等，具体取决于任务。
超参数调优（Hyperparameter Tuning）：
如果模型性能不理想，可能需要调整上面提到的各种超参数（学习率、Batch Size、网络结构、优化器类型等）。
可以使用网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）或更高级的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等方法。
模型改进：
模型结构调整： 尝试更深或更浅的网络，更换激活函数，增加或减少层数。
数据增强策略： 调整数据增强的强度或类型。
使用更先进的模型架构或技术。
总结一下一般的顺序（但记住，这是一种迭代的过程）：
1. 数据准备与理解 (Dataset & Preprocessing): 这是根基。你不可能在不了解数据、不准备好数据的情况下，设计出有效的模型。
2. 模型设计与实现 (Model): 在对数据有了基本了解后，选择或设计一个合适的模型结构。
3. 训练流程定义与实现 (Train): 将模型和数据通过训练流程结合起来，让模型学习。
4. 评估与调优 (Evaluation & Tuning): 训练完成后，看效果，然后回到前面任何一步进行迭代改进。
重要提醒：
迭代性： 深度学习开发不是线性的。你可能会在写模型的时候发现数据预处理有问题，或者在训练时发现模型设计不合理，然后需要回到前面步骤修改。这很正常，甚至是常态。
早期原型： 有时候，为了快速验证一个想法，可以先用一个非常简单的数据集和模型来跑一个“原型”，看看整体流程是否通畅，然后再逐步优化。
工具与框架： 熟练掌握 PyTorch 或 TensorFlow 等框架对于高效编写代码至关重要。理解它们的数据加载、模型构建、自动微分和 GPU 加速等机制，能让你事半功倍。
所以，与其问“先写哪个”，不如理解为“在哪个阶段需要关注哪个”。这是一种从全局到细节，再从实现到优化的思考方式。
网友意见
谢邀。先给结论：以我写了两三年pytorch代码的经验而言，比较好的顺序是先写model，再写dataset，最后写train。
在讨论码组件的具体顺序前，我们先分析每一个组件背后的目的和逻辑。
model构成了整个深度学习训练与推断系统骨架，也确定了整个AI模型的输入和输出格式。对于视觉任务，模型架构多为卷积神经网络或是最新的ViT模型；对于NLP任务，模型架构多为Transformer以及Bert；对于时间序列预测，模型架构多为RNN或LSTM。不同的model对应了不同的数据输入格式，如ResNet一般是输入多通道二维矩阵，而ViT则需要输入带有位置信息的图像patchs。确定了用什么样的model后，数据的输入格式也就确定下来。根据确定的输入格式，我们才能构建对应的dataset。
dataset构建了整个AI模型的输入与输出格式。在写作dataset组件时，我们需要考虑数据的存储位置与存储方式，如数据是否是分布式存储的，模型是否要在多机多卡的情况下运行，读写速度是否存在瓶颈，如果机械硬盘带来了读写瓶颈则需要将数据预加载进内存等。在写dataset组件时，我们也要反向微调model组件。例如，确定了分布式训练的数据读写后，需要用nn.DataParallel或者nn.DistributedDataParallel等模块包裹model，使模型能够在多机多卡上运行。此外，dataset组件的写作也会影响训练策略，这也为构建train组件做了铺垫。比如根据显存大小，我们需要确定相应的BatchSize，而BatchSize则直接影响学习率的大小。再比如根据数据的分布情况，我们需要选择不同的采样策略进行Feature Balance，而这也会体现在训练策略中。
train构建了模型的训练策略以及评估方法，它是最重要也是最复杂的组件。先构建model与dataset可以添加限制，减少train组件的复杂度。在train组件中，我们需要根据训练环境（单机多卡，多机多卡或是联邦学习）确定模型更新的策略，以及确定训练总时长epochs，优化器的类型，学习率的大小与衰减策略，参数的初始化方法，模型损失函数。此外，为了对抗过拟合，提升泛化性，还需要引入合适的正则化方法，如Dropout，BatchNorm，L2-Regularization，Data Augmentation等。有些提升泛化性能的方法可以直接在train组件中实现（如添加L2-Reg，Mixup），有些则需要添加进model中（如Dropout与BatchNorm），还有些需要添加进dataset中（如Data Augmentation）。此处安利一下我们的专栏教程：数据增广的方法与代码实现。
此外，train还需要记录训练过程的一些重要信息，并将这些信息可视化出来，比如在每个epoch上记录训练集的平均损失以及测试集精度，并将这些信息写入tensorboard，然后在网页端实时监控。在构建train组件中，我们需要随时根据模型表现进行参数微调，并根据结果改进model和dataset两个组件。
最后，我想分享两个我们组自己编写的，给新同学上手使用的深度学习Project。它们都采用model-dataset-train的顺序进行构建，实现了单机多卡，联邦学习等训练环境：
- 在Cifar10与Cifar100上采用各种ResNet，以Mixup作为数据增广策略，实现监督分类与无监督学习。关于数据增广策略Mixup的科普也可以移步我们的专栏Mixup的一个综述。
- 在5种Bencnmark数据集上实现联邦迁移学习。
ps：收藏的同时麻烦点个赞吧，谢谢hxdm！
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