Shufflenet-v2-Pytorch 项目教程

Shufflenet-v2-Pytorch 项目教程

Shufflenet-v2-PytorchPerfect implement. Model shared. x0.5 (Top1:60.646) and 1.0x (Top1:69.402). 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/Shufflenet-v2-Pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

Shufflenet-v2-Pytorch/
├── data/
│   └── README.md
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── shufflenetv2.py
│   └── utils.py
├── configs/
│   └── config.yaml
├── train.py
├── test.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 包含模型的定义文件，如 shufflenetv2.py 和工具函数文件 utils.py。
• configs/: 存放配置文件 config.yaml。
• train.py: 训练脚本。
• test.py: 测试脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练脚本，主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化模型、优化器和损失函数。
• 加载数据集。
• 进行模型训练。

test.py

test.py 是项目的测试脚本，主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化模型。
• 加载测试数据集。
• 进行模型测试并输出结果。

3. 项目的配置文件介绍

configs/config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，包含以下主要配置项：

model:
  name: shufflenetv2
  pretrained: True

data:
  dataset: imagenet
  batch_size: 64
  num_workers: 4

train:
  epochs: 100
  lr: 0.01
  momentum: 0.9
  weight_decay: 0.0001

test:
  batch_size: 64

• model: 模型相关配置，如模型名称和是否使用预训练模型。
• data: 数据集相关配置，如数据集名称、批量大小和数据加载器的工作线程数。
• train: 训练相关配置，如训练轮数、学习率、动量和权重衰减。
• test: 测试相关配置，如批量大小。

以上是 Shufflenet-v2-Pytorch 项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这份文档能帮助你更好地理解和使用该项目。

Shufflenet-v2-PytorchPerfect implement. Model shared. x0.5 (Top1:60.646) and 1.0x (Top1:69.402). 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/Shufflenet-v2-Pytorch