EPSANet 项目使用教程

EPSANet 项目使用教程

EPSANet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/EPSANet

1. 项目的目录结构及介绍

EPSANet 项目的目录结构如下：

EPSANet/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── epsanet.py
├── LICENSE
├── README.md
├── loss.py
├── main.py
├── requirements.txt
└── utils/
    ├── __init__.py
    └── data_loader.py

目录结构介绍

• models/: 包含 EPSANet 模型的定义文件，如 epsanet.py。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• loss.py: 定义了训练过程中使用的损失函数。
• main.py: 项目的启动文件，用于训练和测试模型。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的 Python 包。
• utils/: 包含一些辅助工具和数据加载器的实现。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是 EPSANet 项目的启动文件，主要用于模型的训练和测试。以下是该文件的主要功能介绍：

• 模型训练: 通过调用 main.py 文件，可以启动模型的训练过程。训练过程中会加载数据集、初始化模型、定义优化器和损失函数，并进行多轮训练。
• 模型测试: 训练完成后，可以通过 main.py 文件对模型进行测试，评估模型的性能。

使用示例

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 python main.py -a epsanet50 --data /path/to/imagenet

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了 EPSANet 项目运行所需的 Python 包及其版本。以下是该文件的内容示例：

torch==1.0.1
torchvision==0.2.0
numpy==1.18.5

安装依赖

在项目根目录下运行以下命令，安装所有依赖包：

pip install -r requirements.txt

其他配置

• 数据准备: 项目需要 ImageNet 数据集进行训练和测试。数据集的目录结构应符合 torchvision.datasets.ImageFolder 的要求。
• 环境配置: 项目推荐使用 Python 3.6+、PyTorch 1.0+ 和 CUDA 10.0。可以通过 Conda 创建虚拟环境并安装所需依赖：

conda create -n epsanet python=3.6
conda activate epsanet
conda install -c pytorch pytorch torchvision

通过以上步骤，您可以顺利配置和启动 EPSANet 项目。

EPSANet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/EPSANet