DeepHeart 项目使用教程

DeepHeart 项目使用教程

DeepHeart Neural networks for monitoring cardiac data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepHeart

1. 项目目录结构及介绍

DeepHeart 项目的目录结构如下：

DeepHeart/
├── deepheart/
│   ├── __init__.py
│   ├── train_model.py
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...

目录结构介绍

• deepheart/: 该目录包含了项目的主要代码文件，包括训练模型的脚本 train_model.py 等。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档，包含了项目的概述、安装步骤、使用说明等。
• requirements.txt: 项目所需的 Python 依赖包列表。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件是 deepheart/train_model.py。该文件负责加载数据、构建特征向量、训练卷积神经网络（CNN）模型，并保存训练结果。

启动文件功能介绍

• 数据加载: 从指定的路径加载 Physionet 数据集。
• 特征工程: 对原始数据进行快速傅里叶变换（FFT）和高通滤波处理，生成特征向量。
• 模型训练: 使用 TensorFlow 构建并训练卷积神经网络模型。
• 结果保存: 将训练过程中的统计数据保存到指定路径，并支持 TensorBoard 可视化。

启动命令示例

python deepheart/train_model.py <path_to_physionet_data> <do_load_previously_saved_data>

例如：

python deepheart/train_model.py training/ f

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt，该文件列出了项目运行所需的 Python 依赖包。

requirements.txt 内容示例

tensorflow==2.x.x
numpy==1.x.x
scipy==1.x.x
...

配置文件使用方法

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

• TensorFlow 安装: 项目依赖于 TensorFlow，建议通过 pip install tensorflow 命令安装最新版本的 TensorFlow。
• 数据集下载: 项目需要 Physionet 数据集，可以通过以下命令下载：

wget http://physionet.org/physiobank/database/challenge/2016/training.zip
unzip training.zip

通过以上步骤，您可以顺利地安装和配置 DeepHeart 项目，并开始训练模型。

DeepHeart Neural networks for monitoring cardiac data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepHeart