NHFNet 开源项目安装与使用指南

NHFNet 开源项目安装与使用指南

NHFNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nh/NHFNet

NHFNet 是一款专为多模态情感分析设计的非齐次融合网络，它通过独特地处理视觉、音频和文本信息的异质性，提升了模型在识别复杂情感表达上的性能。以下是根据其在 GitHub 的仓库 skeletonNN/NHFNet 编写的安装与使用教程概览。

1. 项目目录结构及介绍

NHFNet 的项目结构清晰，便于开发者快速定位关键组件：

• src: 包含主要的源代码文件。
  • model.py: 定义了NHFNet模型架构，包含融合模块和注意力机制的实现。
  • trainer.py: 训练脚本，负责模型的训练过程。
  • evaluator.py: 评估脚本，用于测试模型性能。
• data: 存放数据处理相关脚本或链接至外部数据集的说明。
• config: 配置文件夹，存储不同的运行设置。
• scripts: 启动脚本和其他实用工具，帮助快速启动训练或评估任务。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python库及其版本。
• README.md: 项目简介、快速入门指南和重要说明。

2. 项目的启动文件介绍

训练新模型

启动训练通常涉及调用位于 scripts 文件夹下的脚本，例如 train.sh 或类似的批处理文件，示例命令可能如下所示：

sh scripts/train.sh --config config/config.yaml

这里假设 config.yaml 是默认或自定义的配置文件路径，定义了训练细节如数据集路径、批次大小、学习率等。

运行评估

评估模型性能同样可以通过一个专门的脚本完成，比如 evaluate.sh，使用方式类似训练：

sh scripts/evaluate.sh --model_path path/to/trained/model.pth --config config/eval_config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

配置文件 (config.yaml) 是控制NHFNet行为的关键，通常包括以下部分：

• dataset: 指定使用的数据集路径、类型（例如CMU-MOSEI）。
• model: 模型参数，如隐藏层维度、融合策略的具体设置。
• training: 包括批次大小、学习率、优化器类型、总训练轮次等训练配置。
• evaluation: 评估相关的设置，如是否保存最佳模型、评估频率等。
• logging: 日志记录配置，例如日志文件位置和详细程度。

每个配置项都有其默认值，但建议根据实际需求调整，以达到最优模型表现。修改配置文件前，请确保理解每个参数的意义。

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请注意，以上内容是基于常规开源项目结构和流程构建的示例。在实际操作中，应当参照项目仓库中的最新文档和脚本进行具体操作，因为实际的目录结构和命令可能会有所不同。在开始任何步骤之前，务必查看仓库的 README.md 文件获取最准确的指导。

NHFNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nh/NHFNet