HRFAE项目使用教程

HRFAE项目使用教程

HRFAE 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hr/HRFAE

1. 项目目录结构及介绍

HRFAE项目的目录结构如下：

HRFAE/
├── configs/              # 配置文件目录
├── data/                 # 数据集目录
├── logs/                 # 日志目录，训练时生成的日志文件存放于此
├── models/               # 预训练模型存放目录
├── test/                 # 测试代码和输入输出目录
├── LICENSE.txt           # 项目许可证文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── arch.png              # 项目架构图
├── datasets.py           # 数据集处理相关代码
├── env.yml               # 虚拟环境配置文件
├── functions.py          # 通用函数库
├── nets.py               # 网络模型定义
├── test.ipynb            # Jupyter Notebook格式的测试代码
├── test.py               # 测试脚本
├── train.py              # 训练脚本
└── trainer.py            # 训练器代码

• configs/：存放项目的配置文件，用于调整训练和测试的参数。
• data/：存放项目所使用的数据集，包括FFHQ数据集和年龄标签文件。
• logs/：训练过程中产生的日志文件存放于此目录。
• models/：存放预训练的模型文件。
• test/：包含测试代码及测试所需的输入输出文件。
• LICENSE.txt：项目遵循的许可证信息。
• README.md：项目的简要介绍和基本使用说明。
• arch.png：项目架构图，便于理解项目整体设计。
• datasets.py：处理数据集的相关代码。
• env.yml：定义项目所需的Python环境和依赖库。
• functions.py：项目中常用的函数和工具。
• nets.py：定义项目使用的神经网络模型。
• test.ipynb：使用Jupyter Notebook编写的测试代码。
• test.py：命令行方式运行的测试脚本。
• train.py：命令行方式运行的训练脚本。
• trainer.py：负责模型训练的主要逻辑。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过train.py和test.py这两个脚本实现的。

• train.py：用于启动模型训练过程，可以通过命令行参数指定配置文件，例如：

  python train.py --config 001
  

• test.py：用于启动模型测试过程，同样支持命令行参数，可以指定配置文件和目标年龄，例如：

  python test.py --config 001 --target_age 65
  

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于configs/目录下，配置文件为.py格式，包含了训练和测试过程中所需的各项参数设置。

• 配置文件通常包含以下内容：
  • 数据集路径设置
  • 模型参数设置
  • 训练参数设置，如批次大小、学习率、训练轮数等
  • 测试参数设置，如目标年龄等

配置文件的使用方法是在train.py或test.py中通过--config参数指定配置文件的编号，例如：

python train.py --config 001

上述命令将使用configs/001.py中的配置进行训练。通过修改这些配置文件，用户可以调整项目的行为以满足不同的需求。

HRFAE 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hr/HRFAE