EPSANet 开源项目使用教程

EPSANet 开源项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/EPSANet

1. 项目的目录结构及介绍

EPSANet 项目的目录结构如下：

EPSANet/
├── data/
├── models/
├── utils/
├── main.py
├── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 存放模型定义的文件。
• utils/: 存放辅助函数和工具的文件。
• main.py: 项目的启动文件。
• config.yaml: 项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是 EPSANet 项目的启动文件，负责模型的训练和评估。以下是 main.py 的主要功能：

• 加载配置文件。
• 初始化模型、优化器和损失函数。
• 训练模型并保存最佳模型。
• 评估模型的性能。

使用方法

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 python main.py --data /path/to/imagenet

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是 EPSANet 项目的配置文件，包含模型的各种参数设置。以下是 config.yaml 的主要内容：

model:
  name: EPSANet-50
  batch_size: 64
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

data:
  path: /path/to/imagenet
  workers: 8

train:
  save_dir: ./checkpoints
  log_interval: 10

eval:
  metrics: [top-1, top-5]

配置文件介绍

• model: 模型相关的配置，包括模型名称、批量大小、学习率和训练轮数。
• data: 数据相关的配置，包括数据路径和工作线程数。
• train: 训练相关的配置，包括模型保存路径和日志记录间隔。
• eval: 评估相关的配置，包括评估指标。

通过修改 config.yaml 文件，可以调整模型的训练和评估参数。

EPSANet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/EPSANet