FEDformer 项目教程

FEDformer 项目教程

FEDformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/FEDformer

1. 项目的目录结构及介绍

FEDformer 项目的目录结构如下：

FEDformer/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── fedformer/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   ├── trainer.py
│   └── utils.py
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── default.yaml
├── data/
│   └── dataset.csv
└── scripts/
    ├── train.py
    └── test.py

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍文件，包含项目的概述、安装方法和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目运行所需的 Python 包。
• setup.py: 项目的安装脚本，用于安装项目及其依赖。
• fedformer/: 核心代码目录，包含项目的模型、训练器和工具类。
  • init.py: 初始化文件，使 fedformer 成为一个 Python 包。
  • model.py: 定义了项目的模型结构。
  • trainer.py: 包含了训练模型的逻辑。
  • utils.py: 包含一些辅助函数和工具类。
• configs/: 配置文件目录，包含项目的配置文件。
  • config.yaml: 主要的配置文件，定义了项目的各种参数。
  • default.yaml: 默认配置文件，包含项目的默认参数设置。
• data/: 数据目录，包含项目使用的数据集。
  • dataset.csv: 示例数据集文件。
• scripts/: 脚本目录，包含项目的启动脚本。
  • train.py: 训练模型的启动脚本。
  • test.py: 测试模型的启动脚本。

2. 项目的启动文件介绍

FEDformer 项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括 train.py 和 test.py。

train.py

train.py 是用于训练模型的启动脚本。它读取配置文件中的参数，初始化模型和训练器，并开始训练过程。

# 示例代码
from fedformer.trainer import Trainer
from fedformer.model import Model
from configs.config import load_config

config = load_config('configs/config.yaml')
model = Model(config)
trainer = Trainer(model, config)
trainer.train()

test.py

test.py 是用于测试模型的启动脚本。它加载训练好的模型，并使用测试数据进行评估。

# 示例代码
from fedformer.trainer import Trainer
from fedformer.model import Model
from configs.config import load_config

config = load_config('configs/config.yaml')
model = Model(config)
trainer = Trainer(model, config)
trainer.test()

3. 项目的配置文件介绍

FEDformer 项目的配置文件位于 configs/ 目录下，主要包括 config.yaml 和 default.yaml。

config.yaml

config.yaml 是项目的主要配置文件，定义了项目的各种参数，如模型结构、训练参数、数据路径等。

# 示例配置
model:
  type: "FEDformer"
  hidden_size: 128
  num_layers: 2

train:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

data:
  path: "data/dataset.csv"

default.yaml

default.yaml 是项目的默认配置文件，包含项目的默认参数设置。当 config.yaml 中某些参数未定义时，会使用 default.yaml 中的默认值。

# 示例默认配置
model:
  type: "FEDformer"
  hidden_size: 64
  num_layers: 1

train:
  batch_size: 16
  epochs: 50
  learning_rate: 0.0001

data:
  path: "data/default_dataset.csv"

通过这些配置文件，用户可以灵活地调整项目的参数，以适应不同的需求和环境。

FEDformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/FEDformer