FashionAI 项目教程

FashionAI 项目教程

fashionAITake a picture of a person, then modify clothing or explore fashion using our AI.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fashionAI

1. 项目的目录结构及介绍

fashionAI/
├── data/
│   ├── raw/
│   ├── processed/
│   └── external/
├── src/
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── main.py
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── environment.yaml
├── docs/
├── tests/
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存储项目数据，包括原始数据、处理后的数据和外部数据。
• src/: 项目源代码，包括模型、工具函数和主启动文件。
• config/: 配置文件，包括项目配置和环境配置。
• docs/: 项目文档。
• tests/: 测试代码。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

src/main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型和运行预测等任务。以下是 main.py 的主要功能：

import config.config as cfg
from src.models import Model
from src.utils import load_data, preprocess_data

def main():
    # 加载配置
    config = cfg.load_config()
    
    # 加载数据
    data = load_data(config['data_path'])
    
    # 数据预处理
    processed_data = preprocess_data(data)
    
    # 初始化模型
    model = Model(config['model_params'])
    
    # 训练模型
    model.train(processed_data)
    
    # 运行预测
    predictions = model.predict(processed_data)
    
    # 保存预测结果
    save_predictions(predictions, config['output_path'])

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml 是项目的主要配置文件，包含数据路径、模型参数、输出路径等配置项。以下是 config.yaml 的一个示例：

data_path: 'data/raw/dataset.csv'
output_path: 'results/predictions.csv'
model_params:
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100
  batch_size: 32

config/environment.yaml 是项目的环境配置文件，用于指定项目依赖的库和版本。以下是 environment.yaml 的一个示例：

name: fashionAI
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - pandas=1.1.5
  - numpy=1.19.5
  - scikit-learn=0.24.2
  - tensorflow=2.4.1

以上是 FashionAI 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用该项目。

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