GradientEpisodicMemory 项目使用教程

GradientEpisodicMemory 项目使用教程

GradientEpisodicMemory Continuum Learning with GEM: Gradient Episodic Memory 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GradientEpisodicMemory

1. 项目目录结构及介绍

GradientEpisodicMemory/
├── data/
│   └── (数据文件)
├── metrics/
│   └── (指标文件)
├── model/
│   └── (模型文件)
├── results/
│   └── (结果文件)
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── main.py
├── requirements.txt
└── run_experiments.sh

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• metrics/: 存放用于评估模型的指标文件。
• model/: 存放模型的定义和实现文件。
• results/: 存放实验结果文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• main.py: 项目的启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run_experiments.sh: 运行实验的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化模型、加载数据、训练模型以及保存结果。以下是该文件的主要功能模块：

• 初始化模型: 加载预定义的模型结构。
• 加载数据: 从 data/ 目录中加载训练和测试数据。
• 训练模型: 使用加载的数据训练模型。
• 保存结果: 将训练结果保存到 results/ 目录中。

使用方法

python main.py

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。以下是该文件的内容示例：

numpy==1.19.5
torch==1.8.1
scikit-learn==0.24.2

安装依赖

在项目根目录下运行以下命令，安装所有依赖包：

pip install -r requirements.txt

run_experiments.sh

run_experiments.sh 是一个 Bash 脚本，用于自动化运行实验。该脚本会调用 main.py 并执行一系列实验配置。

使用方法

bash run_experiments.sh

通过以上步骤，您可以顺利启动并运行 GradientEpisodicMemory 项目。

GradientEpisodicMemory Continuum Learning with GEM: Gradient Episodic Memory 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GradientEpisodicMemory