Fantasia3D 项目使用教程

Fantasia3D 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

Fantasia3D/
├── configs/
│   ├── config1.yaml
│   ├── config2.yaml
│   └── ...
├── data/
│   ├── dataset1/
│   ├── dataset2/
│   └── ...
├── models/
│   ├── model1.py
│   ├── model2.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── eval.py
│   └── ...
├── utils/
│   ├── utils1.py
│   ├── utils2.py
│   └── ...
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• configs/: 存放项目的配置文件，如 config1.yaml 和 config2.yaml。
• data/: 存放训练和测试数据集，如 dataset1/ 和 dataset2/。
• models/: 存放项目的模型定义文件，如 model1.py 和 model2.py。
• scripts/: 存放项目的启动脚本，如 train.py 和 eval.py。
• utils/: 存放项目的工具函数文件，如 utils1.py 和 utils2.py。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目启动文件介绍

scripts/train.py

train.py 是项目的训练启动文件，用于启动模型的训练过程。使用方法如下：

python scripts/train.py --config configs/config1.yaml

scripts/eval.py

eval.py 是项目的评估启动文件，用于评估训练好的模型性能。使用方法如下：

python scripts/eval.py --config configs/config1.yaml

3. 项目配置文件介绍

configs/config1.yaml

config1.yaml 是一个示例配置文件，包含了模型训练和评估所需的各种参数设置。以下是配置文件的部分内容示例：

model:
  name: "model1"
  parameters:
    learning_rate: 0.001
    batch_size: 32

data:
  train_path: "data/dataset1/train"
  val_path: "data/dataset1/val"

training:
  epochs: 100
  save_interval: 10

配置文件参数介绍

• model: 定义模型的名称和参数，如 learning_rate 和 batch_size。
• data: 定义训练和验证数据的路径，如 train_path 和 val_path。
• training: 定义训练的轮数和模型保存的间隔，如 epochs 和 save_interval。

通过修改配置文件中的参数，可以灵活调整模型的训练和评估过程。