Awesome-Prompt-Adapter-Learning-for-VLMs 使用教程

Awesome-Prompt-Adapter-Learning-for-VLMs 使用教程

Awesome-Prompt-Adapter-Learning-for-VLMs A curated list of awesome prompt/adapter learning methods for vision-language models like CLIP. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Prompt-Adapter-Learning-for-VLMs

1. 项目目录结构及介绍

项目目录结构如下所示：

Awesome-Prompt-Adapter-Learning-for-VLMs/
├── data/                       # 存储数据集
├── examples/                   # 示例代码和脚本
├── models/                     # 模型定义和训练代码
├── notebooks/                  # Jupyter笔记本，用于实验和可视化
├── outputs/                    # 存储训练输出结果
├── requirements.txt            # 项目依赖
├── setup.py                    # 项目设置和安装脚本
├── tests/                      # 单元测试和测试脚本
└── README.md                   # 项目说明文档

• data/：包含项目所需的数据集，可能包括训练数据和测试数据。
• examples/：提供了一些示例代码和脚本，用于展示如何使用本项目。
• models/：包含了模型定义和训练的相关代码，包括模型架构、损失函数、优化器等。
• notebooks/：包含了一些Jupyter笔记本，用于实验和可视化结果。
• outputs/：用于存储训练过程中的输出结果，如日志文件、模型权重、评估结果等。
• requirements.txt：列出了项目所需的Python库和依赖。
• setup.py：用于配置项目的安装和依赖。
• tests/：包含了单元测试和测试脚本，用于确保代码的质量和稳定性。
• README.md：项目的说明文档，包含项目介绍、安装步骤、使用说明等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是examples/目录下的脚本。例如，train.py可能是用于启动模型训练的脚本。以下是一个简单的启动文件示例：

import sys
from models import MyModel
from trainers import MyTrainer

def main():
    # 创建模型实例
    model = MyModel()
    # 创建训练器实例
    trainer = MyTrainer(model)
    # 开始训练
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

这个脚本负责初始化模型和训练器，然后调用训练器的方法开始训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于项目根目录或models/目录下。配置文件通常是.yaml或.json格式，用于定义模型参数、训练设置等。以下是一个配置文件的示例：

model:
  name: "MyModel"
  params:
    hidden_size: 1024
    num_layers: 6

training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  num_epochs: 10

evaluation:
  metrics: ["accuracy", "loss"]

这个配置文件定义了模型名称和参数，以及训练和评估的相关设置。这些设置会在训练过程中被读取和使用。

Awesome-Prompt-Adapter-Learning-for-VLMs A curated list of awesome prompt/adapter learning methods for vision-language models like CLIP. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Prompt-Adapter-Learning-for-VLMs