DeepSatModels 项目使用教程

DeepSatModels 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

DeepSatModels 项目的目录结构如下：

DeepSatModels/
├── configs/
├── data/
├── metrics/
├── models/
├── train_and_eval/
├── utils/
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── README_CSCL.md
├── README_TSVIT.md
├── deepsatmodels_env.yml

目录介绍：

• configs/: 包含项目的配置文件，每个实验的配置文件都存放在此目录下。
• data/: 用于存放训练和评估数据集的目录。
• metrics/: 存放与模型评估相关的代码和文件。
• models/: 存放深度学习模型的代码和文件。
• train_and_eval/: 包含训练和评估模型的代码。
• utils/: 存放项目中使用的各种实用工具和辅助函数。
• LICENSE.txt: 项目的许可证文件，采用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目的主 README 文件，包含项目的总体介绍和使用说明。
• README_CSCL.md: 针对特定研究论文的 README 文件，详细介绍相关实验和配置。
• README_TSVIT.md: 针对另一篇研究论文的 README 文件，详细介绍相关实验和配置。
• deepsatmodels_env.yml: 用于创建项目环境的 Conda 配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 train_and_eval/ 目录下，具体文件包括：

• train.py: 用于启动模型训练的脚本。
• eval.py: 用于启动模型评估的脚本。

启动步骤：

1. 激活环境: 首先需要激活项目的环境，使用以下命令：

   source activate deepsatmodels
   

2. 运行训练脚本: 使用 train.py 文件启动训练：

   python train_and_eval/train.py --config configs/your_config_file.yaml
   

3. 运行评估脚本: 使用 eval.py 文件启动评估：

   python train_and_eval/eval.py --config configs/your_config_file.yaml
   

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要存放在 configs/ 目录下，每个配置文件对应一个实验。配置文件采用 YAML 格式，包含以下关键参数：

• base_directory: 指定数据集的根目录。
• train_data_path: 指定训练数据的路径。
• eval_data_path: 指定评估数据的路径。
• model_params: 包含模型的超参数，如学习率、批量大小等。
• training_params: 包含训练过程的参数，如训练轮数、优化器类型等。

配置文件示例：

base_directory: /path/to/your/data
train_data_path: /path/to/your/train_data
eval_data_path: /path/to/your/eval_data
model_params:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 32
training_params:
  epochs: 100
  optimizer: Adam

修改配置文件：

根据不同的实验需求，可以修改 configs/ 目录下的 YAML 文件，调整模型参数和训练参数。修改后，重新运行训练或评估脚本即可应用新的配置。

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以上是 DeepSatModels 项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这份文档能帮助你顺利使用该项目。