DeepECG 项目使用教程

DeepECG 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

DeepECG 项目的目录结构如下：

DeepECG/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── features/
│   ├── models/
│   └── visualization/
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── config.yaml

目录介绍

• data/: 存放数据文件，包括原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于数据分析和模型测试。
• src/: 项目的源代码目录，包含数据处理 (data/)、特征工程 (features/)、模型训练 (models/) 和可视化 (visualization/) 等子目录。
• tests/: 存放测试代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• config.yaml: 项目配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 src/ 目录下，具体文件名可能因项目而异。假设启动文件为 main.py，其内容可能如下：

from src.data.make_dataset import load_data
from src.models.train_model import train_model
from src.models.predict_model import predict

def main():
    # 加载数据
    data = load_data()
    
    # 训练模型
    model = train_model(data)
    
    # 进行预测
    predictions = predict(model, data)
    
    print(predictions)

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件功能

• load_data(): 加载数据。
• train_model(data): 训练模型。
• predict(model, data): 使用训练好的模型进行预测。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常为 config.yaml，其内容可能如下：

data:
  path: "data/raw"
  filename: "ecg_data.csv"

model:
  type: "CNN"
  epochs: 10
  batch_size: 32

output:
  path: "results"
  filename: "predictions.csv"

配置文件参数

• data: 数据相关配置。
  • path: 数据文件路径。
  • filename: 数据文件名。
• model: 模型相关配置。
  • type: 模型类型。
  • epochs: 训练轮数。
  • batch_size: 批大小。
• output: 输出相关配置。
  • path: 输出文件路径。
  • filename: 输出文件名。

通过以上配置文件，可以灵活调整数据路径、模型参数和输出路径，以适应不同的需求。