gUNet 开源项目教程

gUNet 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/gUNet

1. 项目的目录结构及介绍

gUNet 项目的目录结构如下：

gUNet/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── gUNet/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── unet.py
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── helpers.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• gUNet/: 项目主目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • main.py: 项目启动文件。
  • config.py: 项目配置文件。
  • models/: 存放模型相关文件。
    • __init__.py: 初始化文件。
    • unet.py: UNET 模型定义文件。
  • utils/: 存放工具类文件。
    • __init__.py: 初始化文件。
    • helpers.py: 辅助函数文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件负责启动整个应用程序。以下是 main.py 的主要内容：

from gUNet.config import Config
from gUNet.models.unet import UNet

def main():
    config = Config()
    model = UNet(config)
    model.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件介绍

• main.py: 导入配置文件和模型文件，初始化配置和模型，并调用模型的 train 方法进行训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.py。该文件定义了项目的各种配置参数。以下是 config.py 的主要内容：

class Config:
    def __init__(self):
        self.learning_rate = 0.001
        self.batch_size = 32
        self.num_epochs = 10
        self.data_path = "data/train"

配置文件介绍

• config.py: 定义了一个 Config 类，包含学习率、批次大小、训练轮数和数据路径等配置参数。这些参数在启动文件中被用于初始化模型。

gUNet Rethinking Performance Gains in Image Dehazing Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/gUNet