TensorFlow Neural Structured Learning 使用指南

TensorFlow Neural Structured Learning 使用指南

neural-structured-learningTraining neural models with structured signals.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural-structured-learning

TensorFlow Neural Structured Learning (NSL) 是一个旨在通过利用结构化信号增强神经网络训练的新学习框架，它允许模型在仅有少量标注数据的情况下利用无标注数据提升准确性，并增强对对抗性攻击的鲁棒性。本指南将带你深入了解该项目的结构、主要文件以及如何开始使用。

1. 目录结构及介绍

项目的基本目录结构展示了其组织方式和关键组件：

tensorflow-neural-structured-learning/
├── g3doc                  # 文档相关资料，包括用户指南和API文档。
├── neural_structured_learning  # 核心代码库，包含了所有NSL相关的实现。
├── research               # 研究相关的资源或示例。
├── workshops              # 工作坊或培训材料。
├── bazelrc                # Bazel构建规则配置文件。
├── CONTRIBUTORS.md        # 贡献者名单。
├── LICENSE                # 许可证文件。
├── README.md              # 主要的项目介绍文档。
├── RELEASE.md             # 版本更新说明。
├── WORKSPACE             # Bazel工作区定义。
├── setup.cfg              # Python设置配置文件。
├── setup.py               # Python包安装脚本。
└── usage.md               # 如何使用的快速入门指南。

• g3doc: 包含详细的文档，帮助开发者理解NSL的功能和接口。
• neural_structured_learning: 源码核心，实现了NSL的算法逻辑。
• research 和 workshops: 提供了深入研究和实践案例。
• bazelrc, WORKSPACE: 用于Bazel构建系统，管理项目依赖。
• CONTRIBUTORS.md, LICENSE, README.md, RELEASE.md: 项目常规文件，介绍、许可、贡献者列表及版本记录。
• setup.*: 有关于Python环境搭建和包安装的重要配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

尽管TensorFlow NSL没有明确指出单一的“启动”文件，但开发和实验通常从编写自己的Python脚本开始，该脚本导入NSL库并应用到你的数据集上。例如，一个简单的起点是创建一个新的Python脚本，首先导入必要的库：

import tensorflow as tf
import neural_structured_learning as nsl

之后，结合官方提供的样例代码，定义数据处理流程和模型构建过程。如使用MNIST数据集的简化示例所示。

3. 项目的配置文件介绍

NSL的配置并不直接以单个“配置文件”的形式存在，而是通过代码中的参数传递和特定函数调用来控制。例如，当你想在模型中启用结构化学习时，你会在代码里配置NSL的参数，比如邻居的数量、图的构造方法等。虽然没有传统的.yaml或.json配置文件，但通过调用如nsl.configs.make_base_config()来定制化配置。这些配置可以在导入数据后、构建模型之前进行设定，通过修改返回的配置对象来适应不同需求。

# 假设这是简化的配置过程
config = nsl.configs.make_base_config()
# 可以调整config中的某些参数来符合具体的需求

综上所述，TensorFlow Neural Structured Learning的使用和配置高度依赖于代码层面的集成与调参，而非独立的配置文件。开发者应仔细阅读官方文档和示例代码，以正确理解和应用这些配置选项。

neural-structured-learningTraining neural models with structured signals.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neural-structured-learning