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在命令行终端中跳转到项目根目录下，运行 run.sh：

sh run.sh

脚本会运行命名为 level1_order.py 的 Python 文件，并将终端输出打印到日志文件 logs/level1_order.log，具体输出内容 见相应的日志文件。

在命令行终端中跳转到项目根目录下，直接运行 level1_order.py 文件：

python -c configs/level1_config.json level1_order.py

其中，level1_config.json 文件中包含运行所需要的配置参数。

备注：在运行时，必须指定配置文件的路径！

将代码按照功能进行划分，主要分为 6 个部分，分别为数据加载类（DataLoader）、模型类（Model）、日志类（Logger）、训练类（Trainer）、预测/推理类（Infer）以及结果写入类（ResultWriter），它们之间的层级关系如下图所示，

具体地，模型类主要用于搭建深度学习的模型图（graph），对于传统的机器学习算法，则不需要创建模型类；训练类用于调试模型的参数，并根据结果对模型进行调整，最终输出调试好的模型；预测/推理类则用于加载保存的模型并进行预测；其他的类，诸如数据加载类、日志类以及结果写入类，见名知义。

对应的目录结构如下所示，

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├── LICENSE
├── README.md
├── figs (图片)
├── configs (配置文件)
├── base (基类)
├── data_loader (数据加载类)
├── model (模型类，暂无)
├── trainer (训练类，暂无)
├── infer (推理类)
└── util (日志类和实用工具)

步骤0.1：请注意自己的代码规范！！！

步骤0.2：请注意自己的代码规范！！！

步骤0.3：请注意自己的代码规范！！！

• 步骤1：继承**数据加载基类**（BaseDataLoader），并开发自定义的数据加载方法

• 步骤2（可选）：如果需要使用 TensorFlow 或者 Keras 构建深度学习模型，继承**模型基类**（BaseModel），然后在 build_model 方法下搭建自己的计算图

• 步骤3（可选）：继承**模型训练基类**（BaseTrainer），并开发相应的方法

• 步骤4：继承**模型预测基类**（BaseInfer），并开发相应的预测方法

• 步骤5：继承**结果写入基类**（BaseResultWriter），并开发相应的写入方法

• 添加 Logger 类
• 添加 ResultWriter 类
• 开发阶段二预测模型

• 2019/04/10，完成项目代码结构调整
• 2019/03/22，完成阶段一的代码开发