Unleashing Transformers 项目使用文档

Unleashing Transformers 项目使用文档

unleashing-transformersCode for the ECCV 2022 paper "Unleashing Transformers"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unleashing-transformers

1. 项目的目录结构及介绍

unleashing-transformers/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── config/
│   ├── default.yaml
│   └── production.yaml
├── data/
│   └── sample_data.csv
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── transformer_model.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
└── tests/
    └── test_model.py

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• config/: 配置文件目录，包含默认配置和生产环境配置。
• data/: 数据文件目录，包含示例数据。
• models/: 模型相关代码目录。
• scripts/: 训练和评估脚本目录。
• tests/: 测试代码目录。

2. 项目的启动文件介绍

scripts/train.py

该文件用于训练模型。使用方法如下：

python scripts/train.py --config config/default.yaml

scripts/evaluate.py

该文件用于评估模型。使用方法如下：

python scripts/evaluate.py --model_path models/trained_model.pth --data_path data/sample_data.csv

3. 项目的配置文件介绍

config/default.yaml

默认配置文件，包含模型训练和评估的基本参数设置。

model:
  name: "transformer_model"
  hidden_size: 256
  num_layers: 4
  dropout: 0.1

training:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

data:
  path: "data/sample_data.csv"
  split_ratio: 0.8

config/production.yaml

生产环境配置文件，通常包含更严格的参数设置和优化选项。

model:
  name: "transformer_model"
  hidden_size: 512
  num_layers: 6
  dropout: 0.2

training:
  batch_size: 64
  epochs: 20
  learning_rate: 0.0005

data:
  path: "data/production_data.csv"
  split_ratio: 0.9

以上是 Unleashing Transformers 项目的基本使用文档，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

unleashing-transformersCode for the ECCV 2022 paper "Unleashing Transformers"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unleashing-transformers