Deep Cross-Modal Hashing 项目使用教程

Deep Cross-Modal Hashing 项目使用教程

deep-cross-modal-hashingDeep learning cross modal hashing in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-cross-modal-hashing

1. 项目的目录结构及介绍

deep-cross-modal-hashing/
├── README.md
├── data/
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py
│   └── preprocess.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── base_model.py
│   └── dcmh.py
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── __init__.py
├── main.py
├── requirements.txt
└── utils/
    ├── __init__.py
    ├── logger.py
    └── utils.py

目录结构介绍

• data/: 包含数据处理相关的脚本，如数据集加载和预处理。
• models/: 包含模型的定义，包括基础模型和具体实现的DCMH模型。
• configs/: 包含项目的配置文件，如参数配置。
• main.py: 项目的启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• utils/: 包含项目中使用的工具函数和日志记录。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、构建模型并进行训练和评估。

import argparse
from configs.config import load_config
from data.dataset import load_dataset
from models.dcmh import DCMH
from utils.logger import setup_logger

def main(args):
    config = load_config(args.config)
    logger = setup_logger(config['log_path'])
    dataset = load_dataset(config['data_path'])
    model = DCMH(config)
    model.train(dataset)

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Deep Cross-Modal Hashing")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/config.yaml", help="Path to the config file")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

主要功能

• 加载配置文件。
• 设置日志记录。
• 加载数据集。
• 初始化并训练DCMH模型。

3. 项目的配置文件介绍

configs/config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，包含模型训练所需的各种参数。

data_path: "data/dataset.pkl"
log_path: "logs/train.log"
learning_rate: 0.001
batch_size: 64
num_epochs: 50
hash_bits: 16

配置参数介绍

• data_path: 数据集文件的路径。
• log_path: 日志文件的路径。
• learning_rate: 学习率。
• batch_size: 批大小。
• num_epochs: 训练的轮数。
• hash_bits: 哈希码的位数。

以上是Deep Cross-Modal Hashing项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

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