【亲测免费】 AGPCNet 项目使用教程

AGPCNet 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

AGPCNet 项目的目录结构如下：

AGPCNet/
├── data/
├── models/
├── results/
├── utils/
├── .DS_Store
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── evaluation.py
├── inference.py
├── roc.jpg
├── train.py

目录介绍

• data/: 存放训练和测试数据集的目录。
• models/: 存放模型定义和权重文件的目录。
• results/: 存放训练结果和评估结果的目录。
• utils/: 存放项目中使用的工具函数和辅助代码的目录。
• .DS_Store: macOS 系统文件，通常不需要关注。
• .gitattributes: Git 属性配置文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• evaluation.py: 模型评估脚本。
• inference.py: 模型推理脚本。
• roc.jpg: ROC 曲线图。
• train.py: 模型训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是 AGPCNet 项目的主要启动文件，用于训练模型。以下是该文件的主要功能和使用方法：

# train.py

# 导入必要的库
import argparse
import os
import torch
from models import AGPCNet
from utils import load_dataset, train_model

# 解析命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser(description='Train AGPCNet model')
parser.add_argument('--net-name', type=str, default='agpcnet_1', help='Network name')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=8, help='Batch size for training')
parser.add_argument('--save-iter-step', type=int, default=20, help='Save model every N iterations')
parser.add_argument('--dataset', type=str, default='mdfa', help='Dataset name (mdfa, sirstaug, merged)')
args = parser.parse_args()

# 加载数据集
train_loader, val_loader = load_dataset(args.dataset, args.batch_size)

# 初始化模型
model = AGPCNet(args.net_name)

# 训练模型
train_model(model, train_loader, val_loader, args.save_iter_step)

使用方法

python train.py --net-name agpcnet_1 --batch-size 8 --save-iter-step 20 --dataset mdfa

3. 项目配置文件介绍

AGPCNet 项目没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数进行配置。以下是常用的配置参数：

• --net-name: 指定网络名称，默认为 agpcnet_1。
• --batch-size: 指定训练时的批量大小，默认为 8。
• --save-iter-step: 指定每训练多少次保存一次模型，默认为 20。
• --dataset: 指定使用的数据集，可选值为 mdfa, sirstaug, merged，默认为 mdfa。

通过这些参数，用户可以根据需要调整训练过程的配置。