深度迁移学习项目教程

深度迁移学习项目教程

deep-transfer-learningA collection of implementations of deep domain adaptation algorithms项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-transfer-learning

1. 项目的目录结构及介绍

deep-transfer-learning/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── base_model.py
│   └── transfer_model.py
├── notebooks/
│   ├── exploration.ipynb
│   └── training.ipynb
├── scripts/
│   ├── preprocess.py
│   └── train.py
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── custom.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存储数据文件，包括原始数据和处理后的数据。
• models/: 包含模型的定义文件，如基础模型和迁移学习模型。
• notebooks/: Jupyter笔记本，用于数据探索和模型训练。
• scripts/: 包含预处理和训练脚本。
• config/: 配置文件，包括默认配置和自定义配置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是scripts/目录下的脚本文件：

• preprocess.py: 用于数据预处理的脚本，包括数据清洗、格式转换等。
• train.py: 用于模型训练的脚本，可以指定配置文件进行训练。

使用示例：

python scripts/preprocess.py --config config/default.yaml
python scripts/train.py --config config/default.yaml

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于config/目录下，主要包括：

• default.yaml: 默认配置文件，包含数据路径、模型参数、训练参数等。
• custom.yaml: 自定义配置文件，可以根据需要修改参数。

配置文件示例：

data:
  raw_path: "data/raw/"
  processed_path: "data/processed/"

model:
  type: "transfer"
  base_model: "resnet50"
  num_classes: 10

training:
  batch_size: 32
  epochs: 50
  learning_rate: 0.001

通过修改配置文件，可以灵活调整项目的数据路径、模型类型和训练参数。

deep-transfer-learningA collection of implementations of deep domain adaptation algorithms项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-transfer-learning