# deeplearing_tensorflow_shiny

**Repository Path**: rainoffallingstar/deeplearing_tensorflow_shiny

## Basic Information

- **Project Name**: deeplearing_tensorflow_shiny
- **Description**: deeplearing_tensorflow_shiny
- **Primary Language**: R
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-11-15
- **Last Updated**: 2023-10-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### Deep learning tensorflow shiny 

#### 文件构架：
|- app.R

|- data (默认调用本地文件夹名，内应含已处理好的train、validatation文件夹)

|-- train （按文件夹名分类放置）

|-- validation

|-- test_{分类名} （默认调用测试文件夹序列，内置默认全分类的空文件夹，及测试对象的文件）

|- model （默认保存和调用的训练模型文件，以模型名称命名文件夹）

#### workfow

1. 随机划分测试集患者序列
2. 按标签汇总文件，并进行训练集和测试集的增强 （此1-2步骤目前需要另外处理完成，按文件架构处理放置后，使用本shiny应用进行）
3. 设置训练过程参数，如epoch
4. 记录结果

#### roadmap
- 目前完善支持二分类，多分类的测试计算可能需要增强
- 更多的功能，如单个测试模型结果可视化部署或grad-cam等
- 对前处理的支持和引入