都2023年了，估计没有几个人会自己独立从0开始构建深度学习项目的了，全是依赖现有的开源库进行项目研制开发。这里回顾几年的工作经验，对构建深度学习项目进行初步梳理。
通常深度学习任务都被描述为：假设函数、损失函数和迭代函数。假设函数一般是我们的模型，损失函数（loss）是也就是训练任务的优化目标，迭代函数则是具体执行训练任务步骤（依据损失函数对模型进行迭代）。
本文以实现一个自动编码机的训练任务为例，从0开始实现一个简单的深度学习项目。

1、构建项目的主要部件

深度学习项目一般由dataloader、model、loss、trainer共4个部分组成，这与理论上的深度学习任务有所差异，因为理论上缺失了对数据的处理。dataloader用于进行数据加载（也就是理论上缺失的部分，通常还附带在线数据增强。数据增强是非常重要的一部分，但干不出论文，通常被忽略）、model用于进行模型结构实现（也就是所谓的假设函数）、loss（也就是损失函数，对于大部分任务基本上都不需要构建loss部分，因为通常都是使用框架内置的交叉熵、mse、rmse、mae等loss）、trainer（也就是迭代函数）。

额外的utils

此外，在实际工程中还有其它的部分，如utils部件(包含一些相关的工具代码)，其应包含代码可用于将标注软件的输出结果（如labelme标注的数据）与dataloader所需的数据格式联系起来。
如对于图像分类任务其标注可能是文件夹名称，需要生成txt列表来描述每一个图像对应的label
如对于语义分割任务，labelme