DeepDeblur-PyTorch 项目教程

DeepDeblur-PyTorch 项目教程

DeepDeblur-PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepDeblur-PyTorch

1. 项目的目录结构及介绍

DeepDeblur-PyTorch 项目的目录结构如下：

DeepDeblur-PyTorch/
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── configs/
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── test.py
└── ...

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 存放模型定义的文件。
• utils/: 存放辅助功能的文件，如数据加载、损失函数等。
• configs/: 存放配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train.py: 训练模型的启动文件。
• test.py: 测试模型的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的启动文件。它包含了模型训练的主要逻辑，包括数据加载、模型初始化、训练循环、损失计算和优化等。

test.py

test.py 是用于测试模型的启动文件。它包含了模型测试的主要逻辑，包括数据加载、模型加载、测试循环和结果评估等。

3. 项目的配置文件介绍

configs/ 目录

configs/ 目录中存放了项目的配置文件，这些配置文件定义了训练和测试过程中的各种参数，如数据路径、模型参数、优化器参数等。

配置文件示例

# config.yaml
data:
  train_path: "data/train"
  test_path: "data/test"

model:
  name: "DeepDeblur"
  input_size: 256

train:
  batch_size: 8
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

test:
  batch_size: 1

配置文件使用

在 train.py 和 test.py 中，可以通过加载配置文件来获取训练和测试的参数：

import yaml

with open('configs/config.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

train_path = config['data']['train_path']
batch_size = config['train']['batch_size']

通过这种方式，可以方便地管理和修改项目的配置参数。

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