DenseNAS 开源项目教程

DenseNAS 开源项目教程

DenseNAS项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DenseNAS

1. 项目的目录结构及介绍

DenseNAS 项目的目录结构如下：

DenseNAS/
├── checkpoints/
├── configs/
├── data/
├── datasets/
├── docs/
├── LICENSE
├── models/
├── README.md
├── requirements.txt
├── scripts/
├── setup.py
└── train.py

目录结构介绍

• checkpoints/: 用于存放训练过程中的模型检查点文件。
• configs/: 包含项目的配置文件。
• data/: 用于存放数据集文件。
• datasets/: 包含数据集处理的相关代码。
• docs/: 包含项目的文档文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• models/: 包含模型的定义和实现代码。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目的依赖包列表。
• scripts/: 包含一些辅助脚本。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• train.py: 项目的训练入口文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py。该文件是训练模型的入口点，负责加载配置、初始化模型、加载数据集并开始训练过程。

train.py 主要功能

• 加载配置文件。
• 初始化模型和优化器。
• 加载数据集。
• 开始训练循环。
• 保存训练过程中的检查点。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下。配置文件通常以 .yaml 或 .json 格式存储，包含训练过程中的各种参数设置，如模型结构、优化器参数、数据集路径等。

配置文件示例

model:
  type: DenseNAS
  layers: 16
  growth_rate: 12

optimizer:
  type: SGD
  lr: 0.1
  momentum: 0.9

dataset:
  path: data/imagenet
  batch_size: 64

配置文件主要内容

• model: 定义模型的类型和参数。
• optimizer: 定义优化器的类型和参数。
• dataset: 定义数据集的路径和批量大小。

通过配置文件，用户可以灵活地调整训练过程中的各种参数，以适应不同的需求和环境。

DenseNAS项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DenseNAS