Higan 开源项目使用教程

Higan 开源项目使用教程

higan [IJCV 2020] Semantic Hierarchy Emerges in Deep Generative Representations for Scene Synthesis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hig/higan

1. 项目目录结构及介绍

Higan 项目的目录结构如下：

higan/
├── data/
│   ├── datasets/
│   └── preprocessed/
├── models/
│   ├── architectures/
│   └── losses/
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── utils.py
├── configs/
│   ├── config_train.yaml
│   └── config_test.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放数据集和预处理后的数据。

  • datasets/: 存放原始数据集。
  • preprocessed/: 存放预处理后的数据。

• models/: 存放模型的架构和损失函数。

  • architectures/: 存放模型的架构代码。
  • losses/: 存放损失函数的实现代码。

• scripts/: 存放项目的脚本文件。

  • train.py: 训练模型的脚本。
  • test.py: 测试模型的脚本。
  • utils.py: 工具函数脚本。

• configs/: 存放项目的配置文件。

  • config_train.yaml: 训练配置文件。
  • config_test.yaml: 测试配置文件。

• README.md: 项目说明文件。

• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的启动文件。它包含了模型的训练逻辑，包括数据加载、模型初始化、损失函数定义、优化器设置等。

# train.py
import argparse
from models.architectures import MyModel
from data.datasets import MyDataset
from configs.config_train import get_config

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Train Model")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='configs/config_train.yaml', help='Path to the config file.')
    args = parser.parse_args()

    config = get_config(args.config)
    model = MyModel(config)
    dataset = MyDataset(config)

    # 训练逻辑
    # ...

if __name__ == "__main__":
    main()

test.py

test.py 是用于测试模型的启动文件。它包含了模型的测试逻辑，包括数据加载、模型加载、测试结果输出等。

# test.py
import argparse
from models.architectures import MyModel
from data.datasets import MyDataset
from configs.config_test import get_config

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Test Model")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='configs/config_test.yaml', help='Path to the config file.')
    args = parser.parse_args()

    config = get_config(args.config)
    model = MyModel(config)
    dataset = MyDataset(config)

    # 测试逻辑
    # ...

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目配置文件介绍

config_train.yaml

config_train.yaml 是训练模型的配置文件，包含了训练过程中所需的参数设置，如数据路径、模型参数、优化器参数等。

# config_train.yaml
data:
  dataset_path: "data/datasets/my_dataset.csv"
  batch_size: 32

model:
  learning_rate: 0.001
  num_layers: 5

train:
  epochs: 100
  save_path: "checkpoints/model.pth"

config_test.yaml

config_test.yaml 是测试模型的配置文件，包含了测试过程中所需的参数设置，如数据路径、模型路径、测试结果输出路径等。

# config_test.yaml
data:
  dataset_path: "data/datasets/my_dataset.csv"
  batch_size: 32

model:
  load_path: "checkpoints/model.pth"

test:
  output_path: "results/test_results.csv"

通过以上配置文件，用户可以灵活地调整训练和测试过程中的参数，以适应不同的需求。

higan [IJCV 2020] Semantic Hierarchy Emerges in Deep Generative Representations for Scene Synthesis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hig/higan