Mayo 项目安装与使用教程

Mayo 项目安装与使用教程

mayo Mayo: Auto-generation of hardware-friendly deep neural networks. Dynamic Channel Pruning: Feature Boosting and Suppression. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/may/mayo

1. 项目目录结构及介绍

Mayo 项目的目录结构如下：

mayo/
├── checkpoints/
├── datasets/
├── docs/
├── external/
├── mayo/
├── models/
├── scripts/
├── tests/
├── trainers/
├── flake8
├── gitattributes
├── gitignore
├── gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
├── my.py
├── requirements.txt

目录介绍

• checkpoints/: 存放模型检查点的目录。
• datasets/: 存放数据集的目录。
• docs/: 存放项目文档的目录。
• external/: 存放外部依赖或工具的目录。
• mayo/: 项目的主要代码目录。
• models/: 存放模型定义文件的目录。
• scripts/: 存放脚本的目录。
• tests/: 存放测试代码的目录。
• trainers/: 存放训练配置文件的目录。
• flake8: 代码风格检查配置文件。
• gitattributes: Git 属性配置文件。
• gitignore: Git 忽略文件配置文件。
• gitmodules: Git 子模块配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍文件。
• my.py: 项目的启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件是 my.py。该文件是 Mayo 项目的入口文件，用于启动模型训练、评估等操作。

使用示例

$ python my.py \
  models/lenet5.yaml \
  datasets/mnist.yaml \
  system.checkpoint.load=pretrained \
  eval

参数说明

• models/lenet5.yaml: 导入 LeNet-5 网络描述文件。
• datasets/mnist.yaml: 导入 MNIST 数据集描述文件。
• system.checkpoint.load=pretrained: 指定加载预训练的检查点。
• eval: 启动模型评估。

3. 项目的配置文件介绍

Mayo 项目使用 YAML 文件进行配置，主要包括模型配置、数据集配置和训练配置。

配置文件示例

模型配置 (models/lenet5.yaml)

# LeNet-5 模型配置
model:
  name: LeNet-5
  layers:
    - type: Conv2D
      filters: 6
      kernel_size: 5
      activation: relu
    - type: MaxPooling2D
      pool_size: 2
    - type: Conv2D
      filters: 16
      kernel_size: 5
      activation: relu
    - type: MaxPooling2D
      pool_size: 2
    - type: Flatten
    - type: Dense
      units: 120
      activation: relu
    - type: Dense
      units: 84
      activation: relu
    - type: Dense
      units: 10
      activation: softmax

数据集配置 (datasets/mnist.yaml)

# MNIST 数据集配置
dataset:
  name: MNIST
  path: datasets/mnist
  train:
    batch_size: 32
  validate:
    batch_size: 32

训练配置 (trainers/lenet5.yaml)

# LeNet-5 训练配置
trainer:
  optimizer:
    name: Adam
    learning_rate: 0.001
  epochs: 10
  batch_size: 32

配置文件说明

• 模型配置: 定义模型的结构，包括层类型、参数等。
• 数据集配置: 定义数据集的路径、批次大小等。
• 训练配置: 定义训练的优化器、学习率、训练轮数等。

通过这些配置文件，Mayo 项目可以灵活地定义和调整模型、数据集和训练过程。

mayo Mayo: Auto-generation of hardware-friendly deep neural networks. Dynamic Channel Pruning: Feature Boosting and Suppression. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/may/mayo