深度集成不确定性项目教程

深度集成不确定性项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

deep-ensembles-uncertainty/
├── data/
│   └── README.md
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── ensemble.py
│   └── utils.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 包含模型的实现文件。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • ensemble.py: 集成模型的实现。
  • utils.py: 工具函数。
• notebooks/: Jupyter Notebook示例。
• scripts/: 训练和评估脚本。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • evaluate.py: 评估模型的脚本。
• config/: 配置文件目录。
  • config.yaml: 项目配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是scripts/train.py和scripts/evaluate.py。

• train.py: 用于训练深度集成模型。可以通过命令行参数指定配置文件路径和其他训练参数。
• evaluate.py: 用于评估训练好的模型。可以通过命令行参数指定模型路径和数据集路径。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于config/config.yaml，包含以下主要配置项：

model:
  name: "deep_ensemble"
  num_models: 5
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 32
  epochs: 100

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

output:
  model_dir: "models/"
  log_dir: "logs/"

• model: 模型相关的配置，包括模型名称、模型数量、学习率、批次大小和训练轮数。
• data: 数据路径配置，包括训练数据和测试数据的路径。
• output: 输出路径配置，包括模型保存路径和日志保存路径。

通过修改配置文件，可以调整模型的训练参数和数据路径。