DeepPCB 开源项目教程
DeepPCBA PCB defect dataset.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepPCB
1. 项目的目录结构及介绍
DeepPCB 项目的目录结构如下:
DeepPCB/
├── data/
│ ├── dataset/
│ ├── processed/
│ └── raw/
├── docs/
├── models/
├── notebooks/
├── scripts/
├── src/
│ ├── data/
│ ├── models/
│ ├── utils/
│ └── visualization/
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py
目录介绍
data/
: 存储数据集的目录,包括原始数据、处理后的数据和数据集。docs/
: 项目文档的存储目录。models/
: 存储训练好的模型的目录。notebooks/
: 存储 Jupyter Notebook 文件的目录,用于数据分析和模型测试。scripts/
: 存储脚本文件的目录,用于数据处理和模型训练。src/
: 项目的主要源代码目录,包括数据处理、模型定义和工具函数等。tests/
: 存储测试代码的目录。.gitignore
: Git 忽略文件列表。LICENSE
: 项目许可证文件。README.md
: 项目说明文档。requirements.txt
: 项目依赖包列表。setup.py
: 项目安装脚本。
2. 项目的启动文件介绍
DeepPCB 项目的启动文件主要是 src/
目录下的文件。以下是一些关键的启动文件:
src/main.py
: 项目的主入口文件,负责初始化配置、加载数据和启动训练或推理过程。src/data/data_loader.py
: 数据加载器,负责从data/
目录中加载数据。src/models/model.py
: 模型定义文件,包含模型的结构和参数。src/utils/config.py
: 配置管理工具,负责读取和解析配置文件。
启动文件介绍
main.py
: 该文件是项目的入口点,通过调用其他模块来完成数据加载、模型训练和评估等任务。data_loader.py
: 该文件定义了数据加载的逻辑,包括数据预处理和数据集划分等。model.py
: 该文件定义了深度学习模型的结构,包括网络层和损失函数等。config.py
: 该文件负责读取配置文件,并将配置参数传递给其他模块。
3. 项目的配置文件介绍
DeepPCB 项目的配置文件主要是 config.py
和 config.yaml
。
配置文件介绍
config.py
: 该文件定义了配置类的结构,负责读取和解析config.yaml
文件中的配置参数。config.yaml
: 该文件存储了项目的配置参数,包括数据路径、模型参数、训练参数等。
配置文件示例
data:
dataset_path: "data/dataset"
processed_path: "data/processed"
raw_path: "data/raw"
model:
input_size: 256
hidden_size: 128
output_size: 10
train:
batch_size: 32
epochs: 100
learning_rate: 0.001
通过 config.py
文件,可以将这些配置参数加载到项目中,并在训练和推理过程中使用。
DeepPCBA PCB defect dataset.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepPCB
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考