HashNeRF-pytorch 项目教程-优快云博客

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HashNeRF-pytorch 项目教程

HashNeRF-pytorchPure PyTorch Implementation of NVIDIA paper on Instant Training of Neural Graphics primitives: https://nvlabs.github.io/instant-ngp/项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HashNeRF-pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

HashNeRF-pytorch 项目的目录结构如下：

HashNeRF-pytorch/
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── ...
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── hash_nerf.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── eval.py
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...

目录介绍

configs/: 包含项目的配置文件，如 config.yaml。
data/: 用于存放训练和测试数据。
models/: 包含模型的实现文件，如 hash_nerf.py。
scripts/: 包含项目的启动文件，如 train.py 和 eval.py。
README.md: 项目的说明文档。
requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

在 scripts/ 目录下，主要的启动文件有：

train.py: 用于训练 HashNeRF 模型。
eval.py: 用于评估训练好的模型。

train.py

train.py 是用于启动训练过程的脚本。它读取配置文件中的参数，加载数据，初始化模型，并开始训练过程。

eval.py

eval.py 是用于评估模型的脚本。它加载训练好的模型，读取测试数据，并计算模型的性能指标。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下，主要的配置文件是 config.yaml。

config.yaml

config.yaml 文件包含了训练和评估过程中所需的各种参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是一个示例：

data:
  train_path: "data/train"
  val_path: "data/val"
  test_path: "data/test"

model:
  hidden_dim: 256
  num_layers: 8

training:
  batch_size: 16
  learning_rate: 0.001
  num_epochs: 100

配置文件参数介绍

data: 数据路径配置。
- train_path: 训练数据路径。
- val_path: 验证数据路径。
- test_path: 测试数据路径。
model: 模型参数配置。
- hidden_dim: 隐藏层维度。
- num_layers: 网络层数。
training: 训练参数配置。
- batch_size: 批大小。
- learning_rate: 学习率。
- num_epochs: 训练轮数。