PyTorch Auto-Drive 项目教程

PyTorch Auto-Drive 项目教程

【免费下载链接】pytorch-auto-drive PytorchAutoDrive: Segmentation models (ERFNet, ENet, DeepLab, FCN...) and Lane detection models (SCNN, RESA, LSTR, LaneATT, BézierLaneNet...) based on PyTorch with fast training, visualization, benchmarking & deployment help 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-auto-drive

1. 项目的目录结构及介绍

pytorch-auto-drive/
├── configs/
│   ├── default_config.yaml
│   └── ...
├── data/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── docs/
│   ├── README.md
│   └── ...
├── src/
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── ...
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── ...
│   ├── main.py
│   └── ...
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，如 default_config.yaml。
• data/: 存放数据集和相关文档。
• docs/: 存放项目文档。
• src/: 项目的源代码目录，包含模型、工具函数和主程序。
  • models/: 存放模型定义。
  • utils/: 存放工具函数。
  • main.py: 项目的启动文件。
• tests/: 存放测试代码。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

src/main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型等核心功能。以下是 main.py 的主要功能模块：

import argparse
import yaml
from src.models import Model
from src.utils import load_data, train_model

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

    with open(args.config, 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)

    data = load_data(config['data'])
    model = Model(config['model'])
    train_model(model, data, config['train'])

if __name__ == "__main__":
    main()

功能介绍

• 参数解析: 使用 argparse 解析命令行参数，支持配置文件路径的指定。
• 配置加载: 从指定的配置文件中加载配置信息。
• 数据加载: 调用 load_data 函数加载数据。
• 模型初始化: 根据配置初始化模型。
• 模型训练: 调用 train_model 函数进行模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

configs/default_config.yaml

default_config.yaml 是项目的默认配置文件，包含数据、模型和训练相关的配置信息。以下是配置文件的主要内容：

data:
  path: "data/dataset"
  batch_size: 32
  shuffle: true

model:
  name: "resnet18"
  pretrained: true

train:
  epochs: 50
  learning_rate: 0.001
  optimizer: "adam"

配置项介绍

• 数据配置:
  • path: 数据集路径。
  • batch_size: 批处理大小。
  • shuffle: 是否打乱数据。
• 模型配置:
  • name: 模型名称，如 resnet18。
  • pretrained: 是否使用预训练模型。
• 训练配置:
  • epochs: 训练轮数。
  • learning_rate: 学习率。
  • optimizer: 优化器类型，如 adam。

通过以上配置文件，可以灵活调整项目的运行参数，以适应不同的需求和环境。

【免费下载链接】pytorch-auto-drive PytorchAutoDrive: Segmentation models (ERFNet, ENet, DeepLab, FCN...) and Lane detection models (SCNN, RESA, LSTR, LaneATT, BézierLaneNet...) based on PyTorch with fast training, visualization, benchmarking & deployment help 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorch-auto-drive