Unlearnable-Examples 项目使用教程

Unlearnable-Examples 项目使用教程

Unlearnable-Examples[ICLR2021] Unlearnable Examples: Making Personal Data Unexploitable项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unlearnable-Examples

1. 项目目录结构及介绍

Unlearnable-Examples/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── unlearnable_examples/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── utils.py
│   └── data/
│       ├── __init__.py
│       ├── dataset.py
│       └── preprocess.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── test_main.py
    └── test_utils.py

目录结构介绍

• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• unlearnable_examples/: 项目的主要代码目录。
  • init.py: 模块初始化文件。
  • main.py: 项目的启动文件。
  • config.py: 项目的配置文件。
  • utils.py: 项目中使用的工具函数。
  • data/: 数据处理相关代码。
    • init.py: 数据模块初始化文件。
    • dataset.py: 数据集处理代码。
    • preprocess.py: 数据预处理代码。
• tests/: 项目的测试代码目录。
  • init.py: 测试模块初始化文件。
  • test_main.py: 对 main.py 的测试代码。
  • test_utils.py: 对 utils.py 的测试代码。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化项目并执行主要逻辑。以下是 main.py 的主要功能：

• 导入依赖: 导入项目所需的模块和库。
• 配置加载: 从 config.py 中加载项目的配置。
• 数据加载: 使用 data/dataset.py 中的函数加载数据集。
• 数据预处理: 使用 data/preprocess.py 中的函数对数据进行预处理。
• 模型训练: 执行模型的训练逻辑。
• 结果输出: 输出训练结果或保存模型。

使用方法

python unlearnable_examples/main.py

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是项目的配置文件，包含了项目运行所需的各种配置参数。以下是 config.py 中常见的配置项：

• 数据路径: 指定数据集的存储路径。
• 模型参数: 定义模型的超参数，如学习率、批量大小等。
• 训练参数: 定义训练过程中的参数，如训练轮数、验证频率等。
• 输出路径: 指定训练结果和模型的保存路径。

配置示例

# config.py

# 数据路径
DATA_PATH = 'path/to/dataset'

# 模型参数
LEARNING_RATE = 0.001
BATCH_SIZE = 32

# 训练参数
EPOCHS = 100
VALIDATION_FREQ = 10

# 输出路径
OUTPUT_PATH = 'path/to/output'

使用方法

在 main.py 中，通过以下方式加载配置：

from unlearnable_examples import config

# 加载配置
data_path = config.DATA_PATH
learning_rate = config.LEARNING_RATE
# 其他配置项...

通过以上步骤，您可以顺利地启动和配置 Unlearnable-Examples 项目。

Unlearnable-Examples[ICLR2021] Unlearnable Examples: Making Personal Data Unexploitable项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unlearnable-Examples