CAIN 开源项目教程

CAIN 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

CAIN 项目的目录结构如下：

CAIN/
├── checkpoints/
├── data/
├── models/
├── results/
├── scripts/
├── utils/
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── test.py
└── config.yaml

目录介绍

• checkpoints/: 存储训练过程中的模型检查点文件。
• data/: 存储训练和测试数据集。
• models/: 包含项目的模型定义文件。
• results/: 存储测试结果。
• scripts/: 包含一些辅助脚本。
• utils/: 包含一些工具函数和辅助类。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train.py: 训练模型的主文件。
• test.py: 测试模型的主文件。
• config.yaml: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的主文件。它包含了模型训练的逻辑，包括数据加载、模型定义、损失函数、优化器等。

test.py

test.py 是用于测试模型的主文件。它包含了模型测试的逻辑，包括数据加载、模型加载、结果生成等。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，用于存储项目的各种配置参数。以下是一些常见的配置项：

train:
  batch_size: 16
  num_epochs: 100
  learning_rate: 0.001

data:
  train_path: "data/train"
  test_path: "data/test"

model:
  name: "CAIN"
  checkpoint_path: "checkpoints/best_model.pth"

配置项介绍

• train: 训练相关的配置，包括批大小 (batch_size)、训练轮数 (num_epochs) 和学习率 (learning_rate)。
• data: 数据路径的配置，包括训练数据路径 (train_path) 和测试数据路径 (test_path)。
• model: 模型相关的配置，包括模型名称 (name) 和模型检查点路径 (checkpoint_path)。

通过修改 config.yaml 文件，可以灵活地调整项目的配置参数，以适应不同的训练和测试需求。