【亲测免费】 YouTube-8M 开源项目使用教程

YouTube-8M 开源项目使用教程

【免费下载链接】youtube-8m Starter code for working with the YouTube-8M dataset. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/youtube-8m

1. 项目的目录结构及介绍

youtube-8m/
├── README.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── setup.py
├── requirements.txt
├── data/
│   ├── download_and_preprocess_data.sh
│   └── ...
├── models/
│   ├── frame_level/
│   │   ├── model.py
│   │   └── ...
│   └── segment_level/
│       ├── model.py
│       └── ...
├── trainers/
│   ├── trainer.py
│   └── ...
├── evaluators/
│   ├── evaluator.py
│   └── ...
├── utils/
│   ├── utils.py
│   └── ...
└── config/
    ├── config.yaml
    └── ...

目录结构介绍

• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南，说明如何为项目贡献代码。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• data/: 数据下载和预处理的脚本。
• models/: 包含不同级别的模型代码，如帧级别和段级别的模型。
• trainers/: 训练模型的脚本。
• evaluators/: 评估模型的脚本。
• utils/: 项目中使用的工具函数。
• config/: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

setup.py

setup.py 是项目的安装脚本，用于安装项目的依赖包和设置项目环境。可以通过以下命令安装项目：

python setup.py install

trainers/trainer.py

trainer.py 是项目的训练脚本，用于启动模型的训练过程。可以通过以下命令启动训练：

python trainers/trainer.py --config config/config.yaml

evaluators/evaluator.py

evaluator.py 是项目的评估脚本，用于评估训练好的模型性能。可以通过以下命令启动评估：

python evaluators/evaluator.py --config config/config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，包含了项目运行所需的各种参数设置，如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是配置文件的部分内容示例：

data:
  train_data_path: "data/train.tfrecord"
  eval_data_path: "data/eval.tfrecord"

model:
  type: "frame_level"
  hidden_units: 512

training:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

配置文件介绍

• data: 数据路径配置，包括训练数据和评估数据的路径。
• model: 模型配置，包括模型类型和隐藏层单元数。
• training: 训练配置，包括批次大小、训练轮数和学习率。

通过修改 config.yaml 文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的需求和环境。

【免费下载链接】youtube-8m Starter code for working with the YouTube-8M dataset. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/youtube-8m