Set Transformer 项目使用教程

Set Transformer 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

Set Transformer 项目是一个基于 PyTorch 的开源项目，用于实现论文 "Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant Neural Networks" 中的模型。以下是项目的目录结构及其介绍：

set_transformer/
├── .gitignore                # git 忽略文件列表
├── LICENSE                   # 项目许可证文件
├── README.md                 # 项目说明文件
├── data_modelnet40.py        # ModelNet40 数据集处理脚本
├── main_pointcloud.py        # 点云分类主程序
├── max_regression_demo.ipynb # 最大值回归演示 Jupyter 笔记本
├── mixture_of_mvns.py        # 多变量正态分布混合模型脚本
├── models.py                 # 模型定义文件
├── modules.py                # 模块定义文件
├── mvn_diag.py               # 对角多变量正态分布脚本
├── plots.py                  # 绘图脚本
├── run.py                    # 项目运行脚本
└── ...

• README.md: 项目的基本介绍和如何使用该项目。
• LICENSE: 项目的许可证信息，本项目采用 MIT 许可证。
• data_modelnet40.py: 处理 ModelNet40 数据集的脚本。
• main_pointcloud.py: 点云分类任务的主程序，用于训练和测试 Set Transformer 模型。
• max_regression_demo.ipynb: 最大值回归任务的演示，使用 Jupyter 笔记本格式。
• models.py: 定义 Set Transformer 模型及其相关组件。
• modules.py: 定义了项目中使用的一些模块和层。
• run.py: 运行项目的脚本，可以指定不同的网络进行实验。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 run.py 脚本进行，该脚本提供了命令行参数来指定不同的模型和实验配置。以下是一个基本的启动命令示例：

python run.py --net=set_transformer

上述命令将使用 Set Transformer 模型进行实验。你可以通过添加不同的参数来调整实验的配置。

3. 项目的配置文件介绍

本项目没有专门的配置文件，而是在 run.py 和其他脚本中通过命令行参数进行配置。例如，以下是运行点云分类任务时的一些可能配置：

python main_pointcloud.py --batch_size 256 --num_pts 100
python main_pointcloud.py --batch_size 256 --num_pts 1000
python main_pointcloud.py --batch_size 256 --num_pts 5000

这些命令指定了批次大小 (--batch_size) 和点的数量 (--num_pts)，这些参数可以根据你的需求和计算资源进行调整。在运行脚本之前，确保你已经安装了所有必要的依赖，并且已经下载了所需的 ModelNet40 数据集。

以上是 Set Transformer 项目的使用教程，希望对你有所帮助。