Fast-AutoAug-Torch 项目使用教程

Fast-AutoAug-Torch 项目使用教程

Fast-AutoAug-Torch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fast-AutoAug-Torch

1. 项目的目录结构及介绍

Fast-AutoAug-Torch 项目的目录结构如下：

Fast-AutoAug-Torch/
├── confs/
│   ├── efficientnet_b4.yaml
│   ├── wresnet40x2_cifar10_b512.yaml
│   └── ...
├── etc/
│   ├── gitignore
│   ├── LICENSE
│   ├── README.md
│   └── ...
├── FastAutoAugment/
│   ├── __init__.py
│   ├── archive.py
│   ├── requirements.txt
│   └── ...
├── search.py
├── train.py
└── ...

目录结构介绍

• confs/：包含项目的配置文件，如 efficientnet_b4.yaml 和 wresnet40x2_cifar10_b512.yaml。
• etc/：包含项目的额外文件，如 gitignore、LICENSE 和 README.md。
• FastAutoAugment/：包含项目的主要代码文件，如 __init__.py、archive.py 和 requirements.txt。
• search.py：用于搜索增强策略的启动文件。
• train.py：用于训练模型的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

search.py

search.py 文件用于搜索数据增强策略。使用方法如下：

$ python search.py -c confs/wresnet40x2_cifar10_b512.yaml --dataroot --redis

train.py

train.py 文件用于训练模型。使用方法如下：

$ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$PWD
$ python FastAutoAugment/train.py -c confs/efficientnet_b4.yaml --aug fa_reduced_cifar10

3. 项目的配置文件介绍

confs/efficientnet_b4.yaml

efficientnet_b4.yaml 配置文件包含用于训练 EfficientNet-B4 模型的参数设置，如学习率、批大小等。

confs/wresnet40x2_cifar10_b512.yaml

wresnet40x2_cifar10_b512.yaml 配置文件包含用于训练 Wide-ResNet-40-2 模型的参数设置，如数据路径、Redis 地址等。

以上是 Fast-AutoAug-Torch 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

Fast-AutoAug-Torch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fast-AutoAug-Torch