SQN 项目使用教程

SQN 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

SQN 项目的目录结构如下：

SQN/
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── ops/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── README.md
├── helper_requirements.txt
├── compile_op.sh
└── train.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 存放模型定义的文件。
• ops/: 存放自定义操作的文件。
• utils/: 存放工具函数的文件。
• README.md: 项目说明文档。
• helper_requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• compile_op.sh: 编译自定义操作的脚本。
• train.py: 训练模型的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py，该文件负责启动训练过程。以下是 train.py 的主要功能：

• 加载配置参数。
• 初始化数据加载器。
• 构建模型。
• 定义损失函数和优化器。
• 开始训练循环。

3. 项目的配置文件介绍

SQN 项目没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数或环境变量来配置训练参数。以下是一些常用的配置参数：

• --data_dir: 数据集的目录路径。
• --batch_size: 批处理大小。
• --learning_rate: 学习率。
• --num_epochs: 训练的轮数。

这些参数可以在运行 train.py 时通过命令行传递，例如：

python train.py --data_dir=./data --batch_size=32 --learning_rate=0.001 --num_epochs=100

通过这种方式，可以灵活地配置训练过程。