DIF-Net 项目使用教程

DIF-Net 项目使用教程

DIF-Net项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DIF-Net

1. 项目的目录结构及介绍

DIF-Net/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── encoder.py
│   ├── decoder.py
│   └── utils.py
├── configs/
│   ├── default.yaml
│   └── custom.yaml
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── visualize.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存放数据集的目录，包括处理后的数据和原始数据。
• models/: 包含项目的模型文件，如编码器 (encoder.py)、解码器 (decoder.py) 和工具函数 (utils.py)。
• configs/: 配置文件目录，包括默认配置 (default.yaml) 和自定义配置 (custom.yaml)。
• scripts/: 包含项目的脚本文件，如训练脚本 (train.py)、评估脚本 (evaluate.py) 和可视化脚本 (visualize.py)。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括：

• train.py: 用于启动训练过程的脚本。
• evaluate.py: 用于启动模型评估的脚本。
• visualize.py: 用于启动模型结果可视化的脚本。

启动训练

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

启动评估

python scripts/evaluate.py --config configs/default.yaml

启动可视化

python scripts/visualize.py --config configs/default.yaml

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下，主要包括：

• default.yaml: 默认配置文件，包含项目的默认参数设置。
• custom.yaml: 自定义配置文件，用户可以根据需要修改参数。

配置文件示例

# default.yaml
train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

data:
  dataset_path: "data/processed"
  num_workers: 4

model:
  latent_dim: 256
  num_layers: 5

用户可以根据自己的需求修改配置文件中的参数，以适应不同的训练和评估需求。

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以上是 DIF-Net 项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

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