AGEM项目使用教程

AGEM项目使用教程

agem Official implementation of the Averaged Gradient Episodic Memory (A-GEM) in Tensorflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agem

1. 项目目录结构及介绍

AGEM（Averaged Gradient Episodic Memory）项目的目录结构如下：

• dataset_lists: 包含不同数据集的列表文件。
• model: 存储模型定义和训练的相关代码。
• plotting_code: 提供绘图代码，用于可视化结果。
• utils: 包含各种工具函数和类。
• .gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 指导如何为项目做贡献。
• LICENSE: 项目的MIT许可证文件。
• README.md: 项目的自述文件，包含项目信息和如何使用。
• conv_split_awa.py 至 download_cub_awa.sh: 具体的数据集处理和模型训练脚本。

每个目录和文件都包含了项目运行的不同部分，从数据预处理到模型训练，再到结果的可视化。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过执行特定的脚本来完成的。以下是一些主要的启动文件：

• replicate_results_iclr19.sh: 这个脚本用于复制论文中的结果。需要指定数据集名称、线程ID和JE参数。
• replicate_results_er.sh: 用于执行经验重放（ER）实验的脚本。

例如，要训练MNIST数据集上的PNN和A-GEM模型，可以执行以下命令：

./replicate_results_iclr19.sh MNIST 3

3. 项目的配置文件介绍

AGEM项目中的配置主要是通过脚本中的参数设置来实现的。虽然项目本身没有单独的配置文件，但是在执行脚本时可以设置不同的参数来控制训练过程。以下是一些常用的参数：

• DATASET: 指定要使用的数据集名称。
• THREAD-ID: 设置线程ID，用于多线程训练。
• JE: 设置经验重放中的JE参数。

此外，还有一些脚本中可能包含的数据集下载和路径设置的命令，例如：

./download_cub_awa.sh

这个命令用于下载CUB和AWA数据集。

在使用这些脚本之前，确保已经安装了TensorFlow（版本至少为1.9.0），并且正确设置了所有必要的环境变量和依赖项。

agem Official implementation of the Averaged Gradient Episodic Memory (A-GEM) in Tensorflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agem