开源项目 `ntm-one-shot` 使用教程

开源项目 ntm-one-shot 使用教程

ntm-one-shotOne-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nt/ntm-one-shot

1. 项目的目录结构及介绍

ntm-one-shot/
├── data/
│   └── (存放数据集的文件夹)
├── models/
│   └── (存放模型定义的文件夹)
├── utils/
│   └── (存放工具函数的文件夹)
├── main.py
├── config.yaml
└── README.md

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据集文件夹。所有数据集应放置在此文件夹中。
• models/: 存放模型定义的文件夹，通常包含模型的实现代码。
• utils/: 存放工具函数的文件夹，包含项目中使用的各种辅助函数。
• main.py: 项目的启动文件，负责项目的运行和训练。
• config.yaml: 项目的配置文件，包含项目的各种配置参数。
• README.md: 项目的说明文件，通常包含项目的介绍、安装方法和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责项目的运行和训练。以下是该文件的主要功能：

• 数据加载: 从 data/ 文件夹中加载数据集。
• 模型初始化: 初始化模型，通常从 models/ 文件夹中导入模型定义。
• 训练和评估: 执行模型的训练和评估过程。
• 配置加载: 从 config.yaml 文件中加载配置参数。

使用方法

python main.py

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，包含项目的各种配置参数。以下是该文件的主要内容：

# 数据集配置
dataset:
  name: "omniglot"
  path: "data/omniglot"

# 模型配置
model:
  type: "MANN"
  hidden_size: 128

# 训练配置
training:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

# 其他配置
misc:
  log_interval: 10

配置项介绍

• dataset: 数据集相关的配置，包括数据集名称和路径。
• model: 模型相关的配置，包括模型类型和隐藏层大小。
• training: 训练相关的配置，包括批次大小、训练轮数和学习率。
• misc: 其他配置，例如日志记录间隔。

通过修改 config.yaml 文件中的配置项，可以调整项目的运行参数。

ntm-one-shotOne-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/nt/ntm-one-shot