PhyDNet 开源项目教程

PhyDNet 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/PhyDNet

1. 项目的目录结构及介绍

PhyDNet 项目的目录结构如下：

PhyDNet/
├── data/
│   └── README.md
├── models/
│   ├── PhyCell.py
│   ├── STConvLSTM.py
│   └── README.md
├── scripts/
│   ├── dataset.py
│   ├── main.py
│   └── README.md
├── configs/
│   └── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 包含项目的主要模型文件，如 PhyCell.py 和 STConvLSTM.py。
• scripts/: 包含主要的脚本文件，如 dataset.py 和 main.py。
• configs/: 存放配置文件 config.yaml。
• README.md: 项目的主文档，包含项目的基本信息和使用说明。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 scripts/main.py。这个文件负责初始化模型、加载数据、训练和评估模型。以下是 main.py 的主要功能：

• 初始化配置：从 configs/config.yaml 中读取配置参数。
• 加载数据：使用 scripts/dataset.py 中的数据加载器加载训练和测试数据。
• 初始化模型：根据配置参数初始化 models/ 目录下的模型。
• 训练模型：使用加载的数据训练模型。
• 评估模型：在测试数据上评估模型的性能。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 configs/config.yaml。这个文件包含了项目运行所需的所有配置参数，例如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是 config.yaml 的一些关键配置项：

data:
  train_path: "path/to/train/data"
  test_path: "path/to/test/data"

model:
  input_size: 128
  hidden_size: 64
  num_layers: 2

train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  num_epochs: 100

配置文件介绍

• data: 包含训练和测试数据的路径。
• model: 包含模型的输入大小、隐藏层大小和层数等参数。
• train: 包含训练的批次大小、学习率和训练轮数等参数。

通过修改 config.yaml 文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的数据集和训练需求。

PhyDNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/PhyDNet