DCC 开源项目教程

DCC 开源项目教程

DCCThis repository contains the source code and data for reproducing results of Deep Continuous Clustering paper项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dcc/DCC

1. 项目的目录结构及介绍

DCC 项目的目录结构如下：

DCC/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── docs/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── visualization/
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录介绍

• data/: 存储项目的数据文件，包括原始数据和处理后的数据。
  • processed/: 处理后的数据文件。
  • raw/: 原始数据文件。
• docs/: 项目文档。
• notebooks/: Jupyter 笔记本文件，用于数据分析和实验。
• src/: 项目源代码。
  • data/: 数据处理相关的代码。
  • models/: 模型相关的代码。
  • utils/: 工具函数和辅助代码。
  • visualization/: 数据可视化相关的代码。
• tests/: 测试代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• 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

DCC 项目的启动文件是 src/main.py。该文件包含了项目的主要入口点，负责初始化配置、加载数据、训练模型和运行应用。

启动文件内容概览

import os
from src.data.make_dataset import load_data
from src.models.train_model import train_model
from src.utils.config import load_config

def main():
    config = load_config('config.yaml')
    data = load_data(config['data_path'])
    model = train_model(data, config['model_params'])
    # 其他逻辑...

if __name__ == "__main__":
    main()

功能介绍

• load_config('config.yaml'): 加载配置文件。
• load_data(config['data_path']): 根据配置文件中的路径加载数据。
• train_model(data, config['model_params']): 根据配置文件中的参数训练模型。

3. 项目的配置文件介绍

DCC 项目的配置文件是 config.yaml。该文件包含了项目的所有配置参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。

配置文件内容示例

data_path: 'data/processed/data.csv'
model_params:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 32
  epochs: 100
  # 其他参数...

配置项介绍

• data_path: 数据文件的路径。
• model_params: 模型训练参数，包括学习率、批次大小、训练轮数等。

通过以上配置文件，用户可以灵活地调整项目的运行参数，以适应不同的需求和环境。

DCCThis repository contains the source code and data for reproducing results of Deep Continuous Clustering paper项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dcc/DCC