Unicorn 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/unico/Unicorn 1. 项目目录结构及介绍
Unicorn 项目的目录结构如下：
Unicorn/
├── assets/
├── datasets/
│ └── data_path/
├── exps/
│ └── default/
├── external/
├── tools/
├── unicorn/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── launch_uni.py
├── requirements.txt
├── setup.cfg
└── setup.py
目录介绍
- assets/: 存放项目相关的资源文件。
- datasets/data_path/: 存放数据集的路径配置文件。
- exps/default/: 存放默认的实验配置文件。
- external/: 存放外部依赖库或工具。
- tools/: 存放项目使用的工具脚本。
- unicorn/: 项目的主要代码文件夹，包含核心算法和模型。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- launch_uni.py: 项目启动文件。
- requirements.txt: 项目依赖库列表。
- setup.cfg: 项目配置文件。
- setup.py: 项目安装脚本。
2. 项目启动文件介绍
launch_uni.py
launch_uni.py 是 Unicorn 项目的启动文件，用于启动项目的训练、测试或其他操作。该文件通常包含以下功能：
- 参数解析: 解析命令行参数，配置运行环境。
- 模型加载: 加载预训练模型或初始化新模型。
- 数据加载: 加载训练或测试数据集。
- 训练/测试逻辑: 执行训练或测试过程。
使用示例：
python launch_uni.py --config setup.cfg --mode train
3. 项目配置文件介绍
setup.cfg
setup.cfg 是 Unicorn 项目的配置文件，用于配置项目的各种参数和选项。该文件通常包含以下内容：
- 数据路径: 配置数据集的路径。
- 模型参数: 配置模型的超参数，如学习率、批量大小等。
- 训练选项: 配置训练过程中的选项，如是否使用GPU、训练轮数等。
- 测试选项: 配置测试过程中的选项，如是否保存测试结果、测试数据集路径等。
示例配置：
[data]
path = datasets/data_path/
[model]
learning_rate = 0.001
batch_size = 32
[train]
use_gpu = True
epochs = 100
[test]
save_results = True
test_data_path = datasets/data_path/test/
通过修改 setup.cfg 文件，可以灵活调整项目的运行参数，以适应不同的训练和测试需求。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
