看论文时，如果论文中有对自己研究方向有帮助或者具有实际用处的模型时，不免通过编程对其进行实现。如果是一个简单的模型，用个caffe、tensorflow之类的框架跑跑就出来的那就无所谓了，但是如果是一个稍微复杂，或者以后会用来做对比实验之类的模型，要是随随便便用个jupyter或者记事本写了出来连个注释都没有，那么当你要用到的时候就该后悔了。现在我就是遇到了这种情况。。。。所以想整理下编程实现模型的经验和总结，为以后能养成一个比较好的习惯打下基础。
1、注释
写代码时加注释这个说起来简单但是做起来难的习惯就不多说了，做个web项目或者app之类的都要加注释，就不用说那种全是计算、求导和公式的模型了，说不定哪天用上了光理解这个模型的时间就够重新写了。之前看了老师写过的一个聚类算法，没有注释，然后就光理解这个算法就用了一个寒假。
2、封装
封装的目的也很明确了，既然能作为面向对象的三大特性之一，那么封装的好处肯定是从古人到现在都有目共睹的。那么说下在对模型实现过程中对封装的体现：
- 模型内部的模块化。关于这一点主要就是模型内部的一些功能的封装，一些重复调用的部分用一个函数进行封装。好处不用多说了。
- 模型的封装。对模型整体进行封装主要还是方便调用和以后的使用。对比两个场景，一个是直接写在了一个py文件中了，从上到下执行，另一个通过一个class进行了封装，在另一个文件中可能会使用到这个模型，直接复制粘贴过去当然可以，但是还得对这粘贴的部分进行修改才能调用，如果通过了一个class封装的话，直接import一下然后一个构造函数调用就可以了，二者对比好处不言而喻。
再多说下对模型进行封装的好处，还是举个例子，自己辛辛苦苦写出了个聚类算法，或者是在论文中进行模型浮现的聚类算法，后面正好自己又打算写一个聚类算法的论文，之前写过的代码既没有封装又没有注释的话，岂不是这些工作又要再花上一些时间了。相反，如果封装的很好的话，直接换上数据进行调用就可以了。
3、实验数据处理
在做实验时，肯定会对数据进行读取啊，数据进行训练集、测试集划分啊，还有就是训练、测试次数的设置之类的。如果一个个进行修改也不是很费力，但是如果对实验数据也做一个类似的封装的话，每次只需在main中调用时修改就可以了，就不需要每次在函数内部或者参数上进行修改了。还是举个例子：有三个模型，三组数据，每组数据的训练和测试集长度、名称、训练次数等信息不一样，如果封装一个类似如下，通过这个class进行调用的话，直接修改参数，然后将这个对象作为参数传递到模型中调用就方便多了。
class Data(object):
def __init__(self, path, name, train_num, train_len, test_len):
self.path = path
self.name = name
self.train_len = train_len
self.test_len = test_len
self.train_num = train_num
4、实验结果记录
在做实验时，好不容易跑出了个结果然后结果全打印在了控制台上，一不小心将控制台的内容清空了就傻眼了。
所以说实验结果最好写在一个日志文件中。也可以通过封装一个类，将每次要打印的信息，如每次迭代的结果、准确率、收益之类的写入这个文件中。文件要以append形式写入。
5、代码编写（追加）
写代码实现模型时，一个最最最重要的问题我竟然忽略了，一个谁都明白的道理——不要写错了。在做模型时，一定要写完一部分就测试一下是否存在什么低级的bug，否则都实现好了或者实验结果都出来了再改代码就炸了。
以后总结出新的想法和得到的教训再追加。
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