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我正在对模型进行实验，工作流程如下：

  • 我在模型中工作（Python 中的软件）
  • 我更改了一些参数并进行了实验
  • 然后，我将存储实验结果（作为泡菜）。
  • 然后，我将使用另一个软件（IPython Notebooks）分析（腌制）结果。

我使用Git 和 Scientific Reproducibility作为指南，其中实验的结果存储在沿着提交哈希的表中。我想将结果存储在一个目录中，将目录命名为哈希。

考虑到版本控制，我想隔离codeand analysis。例如，IPython 笔记本中绘图颜色的变化analysis不应该改变任何code

我正在考虑的方法：

像这样的目录结构：

model
- code
- simulation_results
   - a83bc4
   - 23e900
   - etc 
- analysis

以及不同的 Git 存储库用于code和analysis，simulation_results省略了 Git。

任何意见？更好的解决方案？谢谢。

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这看起来很合理，并且您的结构非常适合使用git submodules，model成为父 git repo。

这样，您将链接在一起code，并analysis在modelrepo 中使用 SHA1。

model/simulation_results这意味着您可以基于 repo（“父”repo）的 SHA1在私有（即未版本化）目录中创建目录model：SHA1 链接两个模块project和analysis子模块的 SHA1，这意味着您可以准确地重现实验（基于project和)的确切内容analysis。

于 2013-01-24T15:37:04.797 回答