Multires-Conv 项目使用教程

Multires-Conv 项目使用教程

multires-conv Sequence Modeling with Multiresolution Convolutional Memory (ICML 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/multires-conv

1. 项目的目录结构及介绍

Multires-Conv 项目的目录结构如下：

multires-conv/
├── dataloaders/
├── layers/
├── scripts/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── autoregressive.py
├── autoregressive_eval.py
├── classification.py
├── multires_layer.png
├── requirements.txt
└── utils.py

目录结构介绍

• dataloaders/: 包含数据加载相关的脚本和配置文件。
• layers/: 包含项目中使用的自定义层和模型组件。
• scripts/: 包含用于训练和评估的脚本。
• utils/: 包含项目中使用的各种实用工具函数。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的概述、安装和使用说明。
• autoregressive.py: 用于自回归生成建模的训练代码。
• autoregressive_eval.py: 用于自回归生成建模的评估代码。
• classification.py: 用于分类实验的主要文件。
• multires_layer.png: 多分辨率卷积层的示意图。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• utils.py: 包含项目中使用的各种实用工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

classification.py

classification.py 是用于分类实验的主要启动文件。它包含了训练和评估分类模型的代码。可以通过运行以下命令来启动分类实验：

python classification.py

autoregressive.py

autoregressive.py 是用于自回归生成建模的训练启动文件。它包含了训练自回归模型的代码。可以通过运行以下命令来启动自回归生成建模的训练：

python autoregressive.py

autoregressive_eval.py

autoregressive_eval.py 是用于自回归生成建模的评估启动文件。它包含了评估自回归模型的代码。可以通过运行以下命令来启动自回归生成建模的评估：

python autoregressive_eval.py

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目依赖的 Python 包及其版本。可以通过以下命令安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

dataloaders/ 目录

dataloaders/ 目录中包含数据加载相关的脚本和配置文件。这些文件定义了如何加载和预处理数据集，以便在训练和评估过程中使用。

scripts/ 目录

scripts/ 目录中包含用于训练和评估的脚本。这些脚本通常会调用 classification.py、autoregressive.py 和 autoregressive_eval.py 中的代码，并设置相应的参数和配置。

utils.py

utils.py 文件包含项目中使用的各种实用工具函数。这些函数通常用于数据处理、模型训练和评估过程中的辅助操作。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 Multires-Conv 项目。

multires-conv Sequence Modeling with Multiresolution Convolutional Memory (ICML 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/multires-conv