视频转换器项目教程

视频转换器项目教程

video-transformersEasiest way of fine-tuning HuggingFace video classification models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/video-transformers

1. 项目的目录结构及介绍

video-transformers/
├── configs/
│   ├── default_config.yaml
│   └── ...
├── data/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── video_transformer.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── ...
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_video_transformer.py
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• configs/: 包含项目的配置文件，如 default_config.yaml。
• data/: 用于存放数据集和数据处理脚本。
• models/: 包含视频转换器模型的实现文件，如 video_transformer.py。
• scripts/: 包含训练和评估模型的脚本，如 train.py 和 evaluate.py。
• tests/: 包含测试脚本，用于测试模型的功能。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括：

• train.py: 用于训练视频转换器模型的脚本。
• evaluate.py: 用于评估视频转换器模型性能的脚本。

train.py

import argparse
from models import VideoTransformer
from configs import load_config

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Train Video Transformer Model")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/default_config.yaml", help="Path to config file")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    model = VideoTransformer(config)
    model.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

evaluate.py

import argparse
from models import VideoTransformer
from configs import load_config

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Evaluate Video Transformer Model")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/default_config.yaml", help="Path to config file")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    model = VideoTransformer(config)
    model.evaluate()

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，默认配置文件为 default_config.yaml。

default_config.yaml

model:
  name: "VideoTransformer"
  num_layers: 12
  num_heads: 8
  hidden_dim: 768
  dropout: 0.1

training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.0001
  epochs: 50
  save_interval: 10

data:
  dataset_path: "data/dataset"
  num_workers: 4

• model: 定义模型的参数，如层数、头数、隐藏层维度等。
• training: 定义训练参数，如批次大小、学习率、训练轮数等。
• data: 定义数据集路径和数据加载的线程数。

通过这些配置文件，用户可以轻松地调整模型和训练参数，以适应不同的任务和数据集。

video-transformersEasiest way of fine-tuning HuggingFace video classification models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/video-transformers