VQA-Keras-Visual-Question-Answering 项目使用教程

VQA-Keras-Visual-Question-Answering 项目使用教程

VQA-Keras-Visual-Question-Answering Visual Question Answering task written in Keras that answers questions about images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vq/VQA-Keras-Visual-Question-Answering

1. 项目的目录结构及介绍

VQA-Keras-Visual-Question-Answering/
├── app/
│   └── (应用程序相关文件)
├── data/
│   └── (数据预处理相关文件)
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── constants.py
├── models.py
├── prepare_data.py
├── train.py
└── (其他辅助文件)

目录结构介绍

• app/: 包含应用程序的文件，用于运行和展示VQA模型的演示。
• data/: 包含数据预处理的相关文件，用于加载和处理训练数据。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件和目录不需要被Git管理。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• constants.py: 包含项目中使用的常量定义。
• models.py: 包含VQA模型的定义和实现。
• prepare_data.py: 数据预处理脚本，用于准备训练和验证数据。
• train.py: 训练脚本，用于训练VQA模型。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py，该文件用于训练VQA模型。可以通过以下命令启动训练：

python train.py

可选参数

• --epoch: 指定训练的轮数。
• --batch_size: 指定批处理大小。
• --data_limit: 指定数据集的大小限制。

例如，要训练10轮，批处理大小为64，可以使用以下命令：

python train.py --epoch 10 --batch_size 64

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但可以通过 constants.py 文件来调整一些常量和参数。例如，可以修改数据路径、模型参数等。

constants.py 文件介绍

该文件包含了一些全局常量，例如数据路径、模型参数等。可以根据需要修改这些常量来调整项目的配置。

例如，可以修改以下常量：

# 数据路径
DATA_DIR = "data/"

# 模型参数
EMBEDDING_DIM = 300
LSTM_UNITS = 512

通过修改这些常量，可以灵活地调整项目的配置，以适应不同的需求和环境。

VQA-Keras-Visual-Question-Answering Visual Question Answering task written in Keras that answers questions about images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vq/VQA-Keras-Visual-Question-Answering