Pytorch图像去噪实战（五十）：完整项目封装实战，把训练、推理、评估整理成可复用工程模板一、问题场景：代码越写越多，最后项目乱成一团做图像去噪系列实验时，最开始可能只有几个文件：model.py train.py test.py但随着模型越来越多，很快会变成：多个模型多个数据集多种损失函数多种训练配置多种推理方式多种评估指标如果不做工程封装，项目会越来越乱。我之前也踩过这个坑：模型能跑，但过几周回来已经不知道哪个脚本对应哪个实验。所以第50篇我们做一次工程整理：把图像去噪训练、推理、评估封装成可复用项目模板。二、一个好项目应该具备什么？至少应该有：清晰目录结构配置文件管理参数模型注册机制数据集模块化训练脚本统一推理脚本统一评估脚本统一checkpoint 管理日志记录README说明