BiFormer 使用指南

BiFormer 使用指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BiFormer

1. 目录结构及介绍

BiFormer/
│
├── README.md                  # 项目说明文件，包含基本介绍和快速入门步骤。
├── requirements.txt           # Python 依赖库列表，用于环境搭建。
├── src                        # 核心源代码目录
│   ├── bi_former.py            # BiFormer 主模型定义文件。
│   ├── data                    # 数据处理相关脚本或配置。
│   ├── models                  # 模型组件和架构实现。
│   └── utils                   # 辅助工具函数。
├── scripts                     # 脚本文件夹，可能包含训练、评估等运行脚本。
├── tests                       # 测试文件夹，用于单元测试或数据验证。
├── configs                     # 配置文件夹，存放各种运行配置。
└── examples                    # 示例或者教程代码，展示如何使用项目。

说明：此目录结构简洁明了，便于开发者快速定位核心代码和配置项。src 包含项目的核心逻辑，而configs存放着关键的配置文件，确保项目的可定制性。

2. 项目启动文件介绍

在 scripts 或直接在 src 文件夹下，通常会有一个或多个启动脚本（如 train.py, evaluate.py, predict.py），这些是项目的主要入口点。以一个典型的训练脚本为例：

scripts/train.py
- 入口脚本，负责加载配置、初始化模型、处理数据并开始训练过程。
- 通过命令行参数接收配置文件路径，允许用户指定不同的实验设置。

使用示例:

python scripts/train.py --config_path ./configs/config.yaml

注意：具体脚本名称和使用方式需参照实际项目的README.md文件中提供的指示。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于 configs/ 目录下，例如 config.yaml。这些文件控制着项目的运行时行为，包括但不限于：

• 模型参数：网络结构的具体细节，如层宽、深度等。
• 训练设置：批次大小、学习率、优化器、训练轮数等。
• 数据路径：训练、验证数据集的路径。
• 输出目录：日志、检查点保存的位置。
• 预处理选项：数据预处理的特定设置。

样例配置文件结构:

model:
  type: BiFormer
  params: ...

training:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  optimizer: AdamW
  learning_rate: 0.001

data:
  train_path: ./data/train_data.csv
  val_path: ./data/val_data.csv

logging:
  logs_dir: ./logs
  save_every: 5 # 每5个epoch保存一次模型

重要提示：配置文件中的每一项都需要根据实际情况进行调整，以匹配你的硬件资源和实验需求。务必详细阅读项目文档，了解每项配置的具体作用，以便高效利用资源。

通过以上指导，您应该能够快速理解并开始使用 BiFormer 项目。记得在操作前仔细阅读项目的官方 README.md 文件，以获取最新和最详细的指引信息。

BiFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BiFormer