GeoTorchAI 项目使用与配置指南

GeoTorchAI 项目使用与配置指南

GeoTorchAI GeoTorchAI: A Framework for Training and Using Spatiotemporal Deep Learning Models at Scale 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GeoTorchAI

1. 项目目录结构及介绍

GeoTorchAI 的目录结构如下：

GeoTorchAI/
├── .github/                # GitHub 工作流程目录
│   └── workflows/          # GitHub Actions 工作流文件
├── binders/                # Jupyter 笔记本文件
├── data/                   # 数据集目录
├── examples/               # 示例代码目录
├── geotorchai/             # GeoTorchAI 主模块
│   ├── datasets/           # 数据集模块
│   ├── models/             # 模型模块
│   ├── transforms/         # 数据变换模块
│   ├── preprocessing/      # 数据预处理模块
│   └── __init__.py
├── tests/                  # 测试模块
├── CONTRIBUTING.md         # 贡献指南
├── GeoTorchAI_Sigmod_Demo.001.png # 相关图片文件
├── LICENSE.md              # 开源协议文件
├── README.md               # 项目说明文件
├── setup.py                # 项目安装与打包脚本

• .github/: 包含 GitHub 工作流程，主要用于自动化项目的一些操作，例如持续集成和部署。
• binders/: 包含 Jupyter 笔记本，可用于交互式演示和教学。
• data/: 存放项目所需的数据集。
• examples/: 包含一些使用 GeoTorchAI 的示例代码，有助于用户快速入门。
• geotorchai/: 这是 GeoTorchAI 的核心模块，包含数据集、模型、变换和预处理等子模块。
• tests/: 包含对 GeoTorchAI 功能的单元测试和集成测试。
• CONTRIBUTING.md: 为希望对项目做出贡献的开发者提供的指南。
• LICENSE.md: 项目使用的开源协议（AGPL-3.0）。
• README.md: 项目的简要介绍和基本使用说明。
• setup.py: 用于项目的安装和打包。

2. 项目的启动文件介绍

GeoTorchAI 项目没有特定的启动文件，它作为模块被其他 Python 脚本导入使用。如果你想要开始使用 GeoTorchAI，你需要在你的 Python 脚本中导入相应的模块。例如：

import geotorchai.datasets
import geotorchai.models

项目的示例代码通常位于 examples/ 目录下，你可以参考这些示例来开始使用 GeoTorchAI。

3. 项目的配置文件介绍

GeoTorchAI 的配置主要通过 Python 代码中的参数设置来实现，并没有单独的配置文件。例如，在加载数据集、初始化模型或进行数据预处理时，你可以通过修改函数调用中的参数来进行配置。

以下是一个初始化模型时配置参数的例子：

model = DeepSatV2(
    in_channels=13,
    in_height=64,
    in_width=64,
    num_classes=10,
    num_filtered_features=len(full_data.ADDITIONAL_FEATURES)
)

在这个例子中，DeepSatV2 是一个模型类，通过传递不同的参数，你可以定制化你的模型。

对于数据加载和预处理，你可以在创建 DataLoader 时设置批处理大小、数据加载器类型等：

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    full_data,
    batch_size=16,
    sampler=train_sampler
)

如果你想调整这些设置，你可以直接修改 batch_size 或其他 DataLoader 参数。

在使用 GeoTorchAI 时，你可能需要根据你的具体需求和硬件配置调整这些参数以达到最佳效果。

GeoTorchAI GeoTorchAI: A Framework for Training and Using Spatiotemporal Deep Learning Models at Scale 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GeoTorchAI