カスタムモデルの機械学習のプロジェクトのリポジトリを管理する - Qiita

趣旨 機械学習のカスタムモデルを学習・評価する上でのコードをgitで管理する自分なりのやり方をみつけたので示す。 オリジナルの機械学習のリポジトリをfork しない。 学習用のデータ自体はリポジトリに加えない。 前提：Python オリジナルのリポジトリのライブラリは, pip でインストールし、import モジュール で利用する。 オリジナルのリポジトリにも、カスタムデータのフォルダでもない部分だけをカスタムモデルのリポジトリとして管理する。 序文 機械学習をカスタムモデルで実行するためのヒントは、その機械学習のリポジトリに書かれていることが増えている。 また、利用者が各人のカスタムモデルの作成の記事をweb上に載せている。 そのため、カスタムモデルを作って機械学習をするのが、簡単になってきています。 管理のしかたの方針が定まるまでの間の私の混乱 fork することのできないリポジトリ