Tensorflow-SegNet 项目使用教程

Tensorflow-SegNet 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Tensorflow-SegNet/
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── config.json
├── README.md
├── train.py
└── ...

• data/: 存放训练和测试数据。
• models/: 存放模型定义文件。
• utils/: 存放辅助函数和工具类。
• config.json: 项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• train.py: 项目的启动文件，用于训练模型。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，主要负责模型的训练。以下是该文件的主要功能：

• 加载配置文件 config.json。
• 初始化数据加载器。
• 定义模型结构。
• 设置训练参数和优化器。
• 进行模型训练和验证。

3. 项目的配置文件介绍

config.json

config.json 是项目的配置文件，包含了训练过程中所需的各种参数。以下是配置文件的主要内容：

{
  "data_path": "path/to/data",
  "batch_size": 16,
  "learning_rate": 0.001,
  "num_epochs": 50,
  "model_save_path": "path/to/save/model",
  "log_path": "path/to/log"
}

• data_path: 数据路径。
• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练轮数。
• model_save_path: 模型保存路径。
• log_path: 日志保存路径。

以上是 Tensorflow-SegNet 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！