《泛化与因果性研究项目》使用与配置教程

《泛化与因果性研究项目》使用与配置教程

Generalization-Causality 关于domain generalization，domain adaptation，causality，robutness，prompt，optimization，generative model各式各样研究的阅读笔记 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Generalization-Causality

1. 项目目录结构及介绍

本项目目录结构如下：

Generalization-Causality/
├── LICENSE                 # 项目许可证文件
├── README.md               # 项目说明文件
├── data/                   # 存储项目所需的数据集
├── notebooks/              # Jupyter 笔记本，用于实验与数据分析
├── papers/                 # 存储与项目相关的论文和阅读笔记
├── scripts/                # 存储项目运行的脚本文件
├── src/                    # 源代码目录，包含模型的实现和训练代码
│   ├── __init__.py
│   ├── models/             # 模型定义文件
│   ├── datasets/           # 数据集处理相关文件
│   ├── utils/              # 工具函数和类
│   └── train.py            # 模型训练脚本
└── tests/                  # 单元测试和集成测试代码

• LICENSE：项目的许可证文件，本项目采用 MIT 许可证。
• README.md：项目说明文件，介绍项目的基本信息和如何使用项目。
• data/：存储项目所需的数据集。
• notebooks/：Jupyter 笔记本，用于实验与数据分析。
• papers/：存储与项目相关的论文和阅读笔记。
• scripts/：存储项目运行的脚本文件。
• src/：源代码目录，包含模型的实现和训练代码。
• tests/：单元测试和集成测试代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 src/train.py 脚本进行。该脚本负责加载数据集、定义模型、设置训练参数以及启动训练过程。

启动文件的基本使用方法如下：

python src/train.py --config config.yaml

其中，--config 参数用于指定配置文件的路径，默认为 config.yaml。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常为 config.yaml，用于存储项目运行时的各种参数，如数据集路径、模型参数、训练参数等。

配置文件的基本结构如下：

# config.yaml
dataset:
  train_path: './data/train'
  test_path: './data/test'
model:
  name: 'ResNet18'
  pretrained: true
training:
  epochs: 10
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

• dataset：数据集配置，包含训练集和测试集的路径。
• model：模型配置，包含模型名称和是否使用预训练权重。
• training：训练配置，包含训练的轮数、批次大小和学习率等。

用户可以根据自己的需求修改配置文件中的参数，以适应不同的训练场景。

Generalization-Causality 关于domain generalization，domain adaptation，causality，robutness，prompt，optimization，generative model各式各样研究的阅读笔记 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Generalization-Causality