ActiveMLP 开源项目教程

ActiveMLP 开源项目教程

TokenMixers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ActiveMLP

1. 项目的目录结构及介绍

ActiveMLP 项目的目录结构如下：

ActiveMLP/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── activemlp/
│   ├── __init__.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── active_mlp.py
│   │   ├── active_small.py
│   │   ├── active_base.py
│   │   └── active_large.py
│   ├── configs/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── config.yaml
│   │   └── settings.py
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── dataset.py
│   │   └── transforms.py
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── logger.py
│   │   └── metrics.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_models.py
│   └── test_data.py
└── examples/
    ├── __init__.py
    ├── train.py
    └── eval.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• activemlp/: 项目主目录。
  • models/: 包含各种模型定义文件。
  • configs/: 包含配置文件。
  • data/: 包含数据处理相关文件。
  • utils/: 包含工具类和函数。
• tests/: 包含测试文件。
• examples/: 包含示例代码文件。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件

• examples/train.py: 用于训练模型的启动文件。
• examples/eval.py: 用于评估模型的启动文件。

使用方法

训练模型

python examples/train.py --config configs/config.yaml --data-path <path-to-imagenet> --model ActivexTiny

评估模型

python examples/eval.py --config configs/config.yaml --data-path <path-to-imagenet> --model ActivexTiny

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• configs/config.yaml: 主要的配置文件，包含模型、数据集、训练参数等配置。

配置文件内容示例

model:
  name: ActivexTiny
  num_classes: 1000

data:
  path: <path-to-imagenet>
  batch_size: 128

training:
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001
  drop_path: 0.1

配置文件说明

• model: 模型相关配置，包括模型名称和类别数。
• data: 数据集相关配置，包括数据路径和批次大小。
• training: 训练相关配置，包括训练轮数、学习率和drop path概率。

以上是 ActiveMLP 开源项目的教程，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！

TokenMixers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ActiveMLP