TC-ResNet 项目使用教程

TC-ResNet 项目使用教程

TC-ResNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tc/TC-ResNet

1. 项目目录结构及介绍

TC-ResNet 项目的目录结构如下：

TC-ResNet/
├── audio_nets/
├── common/
├── datasets/
├── factory/
├── figure/
├── helper/
├── metrics/
├── requirements/
├── scripts/
├── speech_commands_dataset/
├── tflite_tools/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── const.py
├── evaluate_audio.py
├── execute_script.sh
├── freeze.py
├── train_audio.py

目录介绍：

• audio_nets/: 包含音频网络模型的相关代码。
• common/: 包含项目中常用的工具和辅助函数。
• datasets/: 包含数据集处理的相关代码。
• factory/: 包含模型工厂的相关代码。
• figure/: 包含项目中使用的图表和可视化代码。
• helper/: 包含项目中的辅助函数和工具。
• metrics/: 包含评估模型性能的指标代码。
• requirements/: 包含项目依赖的 Python 包列表。
• scripts/: 包含训练和评估模型的脚本。
• speech_commands_dataset/: 包含 Google Speech Commands 数据集的处理代码。
• tflite_tools/: 包含将模型转换为 TensorFlow Lite 格式的工具。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• const.py: 项目中的常量定义。
• evaluate_audio.py: 评估音频模型的脚本。
• execute_script.sh: 执行脚本的 Shell 脚本。
• freeze.py: 将训练好的模型冻结为 .pb 文件的脚本。
• train_audio.py: 训练音频模型的脚本。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是 train_audio.py 和 evaluate_audio.py。

train_audio.py

该文件用于训练音频模型。你可以通过以下命令启动训练：

python train_audio.py --config_path path/to/config.json

evaluate_audio.py

该文件用于评估训练好的音频模型。你可以通过以下命令启动评估：

python evaluate_audio.py --model_path path/to/model.pb

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是一个 JSON 文件，用于定义训练和评估过程中的各种参数。配置文件的示例如下：

{
  "dataset_path": "path/to/dataset",
  "model_type": "TCResNet8Model",
  "learning_rate": 0.001,
  "batch_size": 32,
  "num_epochs": 100,
  "output_dir": "path/to/output"
}

配置文件参数介绍：

• dataset_path: 数据集的路径。
• model_type: 要训练的模型类型，例如 TCResNet8Model。
• learning_rate: 学习率。
• batch_size: 批处理大小。
• num_epochs: 训练的轮数。
• output_dir: 输出目录，用于保存训练好的模型和日志。

通过配置文件，你可以灵活地调整训练和评估过程中的各种参数，以适应不同的需求。

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