Skip-GANomaly安装与使用指南

Skip-GANomaly安装与使用指南

skip-ganomaly Source code for Skip-GANomaly paper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skip-ganomaly

一、项目目录结构及介绍

skip-ganomaly项目是基于PyTorch实现的异常检测方法，其目录结构设计简洁明了，便于开发者快速上手。以下是主要的目录和文件说明：

• experiments: 存放实验脚本，如用于运行CIFAR-10数据集实验的.sh文件。
• lib: 包含核心代码库，这里包含了模型定义、训练辅助函数等。
• .gitignore: Git忽略文件，列出不应纳入版本控制的文件或目录。
• LICENSE: 许可证文件，表明该项目采用了MIT许可协议。
• README.md: 项目的主要读我文件，包含项目简介、安装步骤、实验流程等内容。
• options.py: 配置选项脚本，定义了训练和测试时可以调整的各种参数。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python包及其版本。
• train.py: 训练脚本，是启动模型训练的主要入口。

二、项目的启动文件介绍

train.py

此脚本是训练Skip-GANomaly模型的核心程序，通过它你可以指定不同的配置以适应你的需求，包括但不限于数据集的选择、训练轮数(--niter)、显示训练过程(--display)等。启动训练的基本命令格式示例如下：

python train.py \
    --dataset cifar10 \
    --niter 100 \
    --abnormal_class airplane \
    --display

该命令将训练模型于CIFAR-10数据集上，针对指定的异常类别（此处为“airplane”），并开启训练过程中的可视化展示。

实验启动脚本（如experiments/run_cifar.sh）

这些.sh脚本通常用于简化实验过程，一键执行特定的数据集预设配置。例如，运行CIFAR-10上的实验可以通过调用相关shell脚本来完成。

三、项目的配置文件介绍

虽然没有一个单独明确标记为“配置文件”的文件，但options.py充当了配置管理的角色。在这个文件中，你可以找到模型训练和评估时可自定义的多个参数，如学习率、图像大小(--isize)、训练迭代次数(--niter)等。通过修改这里的默认设置，用户可以根据自己的实验需求进行定制。

当你准备开始实验或对模型进行训练前，首先确保已经调整了options.py中的参数至适合你的应用场景。此外，依赖项的安装、虚拟环境的创建等准备工作也至关重要，详细步骤见项目README.md文件。通过这样的配置和步骤，用户可以有效地利用skip-ganomaly来进行异常检测的相关研究和应用。

skip-ganomaly Source code for Skip-GANomaly paper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skip-ganomaly