CoTNet 项目使用教程

CoTNet 项目使用教程

CoTNet This is an official implementation for "Contextual Transformer Networks for Visual Recognition". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoTNet

1. 项目目录结构及介绍

CoTNet 项目的目录结构如下：

CoTNet/
├── config/
├── cot_experiments/
├── cupy_layers/
├── datasets/
├── evaler/
├── images/
├── loss/
├── models/
├── optim/
├── scheduler/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── train.py

目录介绍：

• config/: 包含项目的配置文件。
• cot_experiments/: 包含 CoTNet 模型的实验配置和训练脚本。
• cupy_layers/: 包含使用 CuPy 实现的特定层。
• datasets/: 包含数据集处理的相关代码。
• evaler/: 包含模型评估的相关代码。
• images/: 包含项目中使用的图像文件。
• loss/: 包含损失函数的相关代码。
• models/: 包含 CoTNet 模型的实现。
• optim/: 包含优化器的相关代码。
• scheduler/: 包含学习率调度器的相关代码。
• utils/: 包含各种实用工具和辅助函数。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• train.py: 项目的启动文件，用于训练模型。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是 CoTNet 项目的主要启动文件，用于训练模型。以下是该文件的主要功能和使用方法：

主要功能：

• 模型训练: 该脚本支持在 ImageNet 数据集上训练 CoTNet 模型。
• 分布式训练: 支持多 GPU 分布式训练。
• 配置管理: 通过命令行参数或配置文件管理训练参数。

使用方法：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 train.py --folder /experiments/cot_experiments/CoTNet-50-350epoch

• --nproc_per_node=8: 指定每个节点的 GPU 数量为 8。
• --folder: 指定实验配置文件的路径。

3. 项目的配置文件介绍

config/ 目录

config/ 目录包含项目的配置文件，这些配置文件用于定义训练过程中的各种参数，如模型结构、优化器设置、数据集路径等。

主要配置文件：

• config.py: 包含全局配置参数，如数据集路径、模型类型、训练轮数等。
• optimizer.py: 包含优化器的配置参数，如学习率、权重衰减等。
• scheduler.py: 包含学习率调度器的配置参数，如学习率衰减策略、步长等。

配置文件示例：

# config.py
DATASET_PATH = '/path/to/imagenet'
MODEL_TYPE = 'CoTNet-50'
EPOCHS = 350

# optimizer.py
LEARNING_RATE = 0.1
WEIGHT_DECAY = 1e-4

# scheduler.py
DECAY_STEP = 30
GAMMA = 0.1

通过这些配置文件，用户可以灵活地调整训练过程中的各种参数，以适应不同的实验需求。

CoTNet This is an official implementation for "Contextual Transformer Networks for Visual Recognition". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoTNet