AdderNet 项目使用教程

AdderNet 项目使用教程

AdderNet Code for paper " AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdderNet

1. 项目的目录结构及介绍

AdderNet/
├── figures/
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── THIRD PARTY OPEN SOURCE SOFTWARE NOTICE.txt
├── adder.py
├── main.py
├── resnet20.py
├── resnet50.py
└── test.py

• figures/: 存放项目相关的图表文件。
• LICENSE.txt: 项目的许可证文件，采用 BSD-3-Clause 许可证。
• README.md: 项目的介绍文档，包含项目的背景、使用方法和结果等信息。
• THIRD PARTY OPEN SOURCE SOFTWARE NOTICE.txt: 第三方开源软件的声明文件。
• adder.py: 实现 AdderNet 的核心代码文件。
• main.py: 项目的启动文件，用于训练模型。
• resnet20.py: 实现 ResNet-20 模型的代码文件。
• resnet50.py: 实现 ResNet-50 模型的代码文件。
• test.py: 用于测试模型的代码文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，用于训练 AdderNet 模型。该文件的主要功能包括：

• 数据准备: 加载 CIFAR-10 数据集。
• 模型定义: 定义并初始化 AdderNet 模型。
• 训练过程: 执行模型的训练过程，包括前向传播、损失计算和反向传播。
• 结果保存: 保存训练好的模型权重。

使用方法：

python main.py

3. 项目的配置文件介绍

AdderNet 项目没有显式的配置文件，但可以通过修改 main.py 中的参数来调整训练配置。例如：

• 数据集路径: 可以通过 --data_dir 参数指定数据集的路径。
• 模型类型: 可以通过 --model 参数选择不同的模型（如 ResNet-20 或 ResNet-50）。
• 训练轮数: 可以通过 --epochs 参数设置训练的轮数。

示例：

python main.py --data_dir 'path/to/cifar10_root/' --model resnet20 --epochs 100

通过这些参数，用户可以根据自己的需求调整训练过程。

AdderNet Code for paper " AdderNet: Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/AdderNet