1月22日

1.看了工程代码框架，可以从以下几个模块去实现：

命令行参数获取与解析
数据集处理Datasets
数据加载器DataLoader
网络架构，网络按照论文分为Resnet提取特征、连接Support Image和Query Image做动态采样、用Dynamic Meta-filter提取与空间、通道相关的特征、用Neural ODE做特征匹配、定义损失函数训练Meta-Classifier与global Classifier

自己复现的话很多参数都可以固定下来

2.学习了部分参数解析和DataLoader的语法

3.构思工程

如上有四个模块，功能集成在top.py中完成；需要为参数获取定义一个类，需要为Datasets与DataLoader定义两个类，需要搭建网络结构且由于小样本的特殊性，test与训练用的循环不能共用

4.开写

1月29日更新

前几天学习了一下pytorch语法，也摸了几天鱼，半写半抄算是把dataLoader弄出来了。

现在是完成了参数获取与数据加载。