Self-MM 项目使用教程

Self-MM 项目使用教程

Self-MM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Self-MM

1. 项目目录结构及介绍

Self-MM/
├── assets/
├── config/
├── data/
├── models/
├── pretrained_model/
├── train/
├── utils/
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── run.py

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• config/: 存放项目的配置文件，包括模型训练和数据路径的配置。
• data/: 存放数据处理相关的脚本和数据集文件。
• models/: 存放模型定义和实现的代码。
• pretrained_model/: 存放预训练模型的文件。
• train/: 存放训练相关的脚本和代码。
• utils/: 存放项目中使用的工具函数和辅助代码。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• run.py: 项目的启动文件，用于执行训练和测试任务。

2. 项目的启动文件介绍

run.py

run.py 是项目的启动文件，用于执行模型的训练和测试任务。通过命令行参数可以配置不同的模型、数据集和训练参数。

主要功能

• 模型训练: 通过配置文件和命令行参数，启动模型的训练过程。
• 模型测试: 加载训练好的模型，进行测试和评估。

使用示例

python run.py --modelName self_mm --datasetName mosi

3. 项目的配置文件介绍

config/config_tune.py 和 config/config_regression.py

这两个配置文件用于配置模型的训练参数和数据路径。

config_tune.py

• 数据路径: 配置训练、验证和测试数据的路径。
• 模型参数: 配置模型的超参数，如学习率、批量大小等。

config_regression.py

• 数据路径: 配置回归任务的数据路径。
• 模型参数: 配置回归任务的模型超参数。

配置示例

# config/config_tune.py
dataset_path = {
    'train': 'path/to/train_data.pkl',
    'valid': 'path/to/valid_data.pkl',
    'test': 'path/to/test_data.pkl'
}

model_params = {
    'learning_rate': 0.001,
    'batch_size': 32
}

通过修改这些配置文件，可以灵活地调整项目的运行参数和数据路径。

Self-MM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Self-MM