CNN-VAE 项目使用教程

CNN-VAE 项目使用教程

CNN-VAEVariational Autoencoder (VAE) with perception loss implementation in pytorch 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/CNN-VAE

1. 项目的目录结构及介绍

CNN-VAE/
├── data/
│   └── ... (数据集文件夹)
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── cnn_vae.py (VAE 模型定义)
│   └── ...
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py (数据集处理)
│   └── ...
├── config.py (配置文件)
├── main.py (启动文件)
├── README.md
└── ...

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的文件夹。
• models/: 包含 VAE 模型的定义文件 cnn_vae.py 以及其他模型相关文件。
• utils/: 包含数据集处理文件 dataset.py 以及其他辅助工具文件。
• config.py: 项目的配置文件。
• main.py: 项目的启动文件。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化模型、加载数据、训练和评估模型等任务。以下是 main.py 的主要功能模块：

import argparse
from config import Config
from models.cnn_vae import CNNVAE
from utils.dataset import load_dataset

def main(args):
    config = Config()
    model = CNNVAE(config)
    train_loader, test_loader = load_dataset(config)
    model.train(train_loader, test_loader)

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="CNN-VAE Training")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config.py", help="Path to config file")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

主要功能

• 解析命令行参数。
• 加载配置文件。
• 初始化 VAE 模型。
• 加载数据集。
• 训练模型。

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是项目的配置文件，包含模型训练所需的各种参数。以下是 config.py 的主要内容：

class Config:
    def __init__(self):
        self.batch_size = 64
        self.learning_rate = 0.001
        self.num_epochs = 100
        self.latent_dim = 20
        self.data_path = "data/mnist"
        self.save_path = "checkpoints"
        self.log_interval = 10

主要配置参数

• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练轮数。
• latent_dim: 潜在空间的维度。
• data_path: 数据集路径。
• save_path: 模型保存路径。
• log_interval: 日志记录间隔。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 CNN-VAE 项目。希望本教程对您有所帮助！

CNN-VAEVariational Autoencoder (VAE) with perception loss implementation in pytorch 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/CNN-VAE