开源项目 `google/active-learning` 使用教程

开源项目 google/active-learning 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

active-learning/
├── README.md
├── setup.py
├── active_learning/
│   ├── __init__.py
│   ├── core.py
│   ├── utils.py
│   ├── config.py
│   └── main.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── test_core.py
    └── test_utils.py

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• setup.py: 项目安装脚本。
• active_learning/: 项目的主要代码目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • core.py: 核心功能模块。
  • utils.py: 工具函数模块。
  • config.py: 配置文件模块。
  • main.py: 项目启动文件。
• tests/: 测试代码目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • test_core.py: 核心功能测试。
  • test_utils.py: 工具函数测试。

2. 项目的启动文件介绍

active_learning/main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置和启动核心功能。以下是该文件的主要内容：

import argparse
from active_learning import core, config

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Active Learning Tool")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config.yaml", help="Path to configuration file")
    args = parser.parse_args()

    # Load configuration
    cfg = config.load_config(args.config)

    # Initialize and run core functionality
    core.run(cfg)

if __name__ == "__main__":
    main()

• argparse: 用于解析命令行参数。
• config.load_config(args.config): 加载配置文件。
• core.run(cfg): 运行核心功能。

3. 项目的配置文件介绍

active_learning/config.py 负责加载和管理配置文件。配置文件通常是一个 YAML 文件，包含项目的各种配置参数。以下是配置文件的一个示例：

# config.yaml
data_path: "data/dataset.csv"
model_path: "models/model.pkl"
batch_size: 32
learning_rate: 0.001
num_epochs: 10

• data_path: 数据集路径。
• model_path: 模型保存路径。
• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练轮数。

config.py 文件中的 load_config 函数负责读取和解析配置文件：

import yaml

def load_config(config_path):
    with open(config_path, 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    return config

• yaml.safe_load(f): 读取并解析 YAML 格式的配置文件。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 google/active-learning 开源项目。