PocketFlow 项目教程

PocketFlow 项目教程

PocketFlow An Automatic Model Compression (AutoMC) framework for developing smaller and faster AI applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PocketFlow

1. 项目目录结构及介绍

PocketFlow 项目的目录结构如下：

PocketFlow/
├── github/
│   └── ISSUE_TEMPLATE/
├── datasets/
├── docs/
├── examples/
├── learners/
├── nets/
├── rl_agents/
├── scripts/
├── tools/
├── utils/
├── .gitignore
├── .pylintrc
├── CONTRIBUTING.md
├── CONTRIBUTING_en.md
├── LICENSE.TXT
├── README.md
├── main.sh
├── path.conf.template
├── requirements.txt
├── run.sh
├── run_pylint.sh
└── seven.yaml

目录介绍

• github/ISSUE_TEMPLATE/: 包含 GitHub 的 Issue 模板。
• datasets/: 存放数据集的目录。
• docs/: 存放项目文档的目录。
• examples/: 存放示例代码的目录。
• learners/: 包含各种模型压缩算法的实现。
• nets/: 存放神经网络模型的目录。
• rl_agents/: 包含强化学习代理的实现。
• scripts/: 存放脚本的目录。
• tools/: 存放工具的目录。
• utils/: 存放实用工具的目录。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• .pylintrc: Pylint 配置文件。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• CONTRIBUTING_en.md: 英文贡献指南。
• LICENSE.TXT: 项目许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• main.sh: 主启动脚本。
• path.conf.template: 路径配置模板。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• run.sh: 运行脚本。
• run_pylint.sh: 运行 Pylint 的脚本。
• seven.yaml: 配置文件。

2. 项目启动文件介绍

main.sh

main.sh 是 PocketFlow 项目的主启动脚本。它负责初始化环境、加载配置并启动模型压缩任务。以下是 main.sh 的基本结构和功能：

#!/bin/bash

# 设置环境变量
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$(pwd)

# 加载配置文件
source path.conf.template

# 启动模型压缩任务
python scripts/run_compression.py --config_file=seven.yaml

功能说明

• 设置环境变量: 确保 Python 能够找到项目的模块。
• 加载配置文件: 从 path.conf.template 中加载路径配置。
• 启动模型压缩任务: 使用 run_compression.py 脚本启动模型压缩任务，并指定配置文件 seven.yaml。

3. 项目的配置文件介绍

seven.yaml

seven.yaml 是 PocketFlow 项目的主要配置文件，用于配置模型压缩任务的各种参数。以下是 seven.yaml 的基本结构和部分配置项：

# 数据集配置
dataset:
  name: "imagenet"
  path: "/path/to/imagenet"

# 模型配置
model:
  name: "MobileNetV1"
  input_shape: [224, 224, 3]

# 压缩算法配置
compression:
  algorithm: "ChannelPrunedLearner"
  params:
    pruning_ratio: 0.5

# 训练配置
training:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

# 其他配置
misc:
  log_dir: "/path/to/logs"
  checkpoint_dir: "/path/to/checkpoints"

配置项说明

• dataset: 配置数据集的名称和路径。
• model: 配置模型的名称和输入形状。
• compression: 配置压缩算法的名称和参数。
• training: 配置训练的批次大小、轮数和学习率。
• misc: 配置日志目录和检查点目录。

通过这些配置项，用户可以灵活地调整模型压缩任务的参数，以适应不同的需求和环境。

PocketFlow An Automatic Model Compression (AutoMC) framework for developing smaller and faster AI applications. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PocketFlow