ConVIRT-pytorch 开源项目教程

ConVIRT-pytorch 开源项目教程

ConVIRT-pytorch🤖 🩻 Pytorch implementation of the ConVIRT Paper. Pioneer Image-Text Contrastive Learning approach for Radiology项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ConVIRT-pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

ConVIRT-pytorch 项目的目录结构如下：

ConVIRT-pytorch/
├── configs/
│   └── config.yaml
├── data/
│   └── README.md
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── convirt.py
│   └── utils.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── tests/
│   └── test_convirt.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── setup.py

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件 config.yaml。
• data/: 用于存放数据文件，目前包含一个 README.md 文件。
• models/: 包含模型的定义和相关工具函数。
  • convirt.py: 定义 ConVIRT 模型的主要文件。
  • utils.py: 包含一些辅助函数。
• notebooks/: 包含示例 Jupyter Notebook 文件 example.ipynb。
• scripts/: 包含训练和评估脚本。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • evaluate.py: 评估模型的脚本。
• tests/: 包含测试文件 test_convirt.py。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下：

• train.py: 用于启动训练过程的脚本。该脚本会读取配置文件并根据配置进行模型训练。
• evaluate.py: 用于启动模型评估的脚本。该脚本会读取配置文件并根据配置进行模型评估。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：启动模型训练。
  • 使用方法：在终端中运行 python scripts/train.py。
  • 配置：训练参数和模型参数通过 configs/config.yaml 文件进行配置。

• evaluate.py:

  • 功能：启动模型评估。
  • 使用方法：在终端中运行 python scripts/evaluate.py。
  • 配置：评估参数和模型参数通过 configs/config.yaml 文件进行配置。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，名为 config.yaml。该文件包含了训练和评估过程中所需的各项参数。

配置文件内容示例

model:
  name: convirt
  hidden_dim: 256
  num_layers: 4

training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

data:
  path: data/
  split_ratio: 0.8

evaluation:
  metrics: [accuracy, f1_score]

配置文件介绍

• model: 定义模型的参数。

  • name: 模型名称。
  • hidden_dim: 隐藏层维度。
  • num_layers: 层数。

• training: 定义训练过程的参数。

  • batch_size: 批量大小。
  • learning_rate: 学习率。
  • epochs: 训练轮数。

• data: 定义数据路径和分割比例。

  • path: 数据存放路径。
  • split_ratio: 训练集和验证集的分割比例。

• evaluation: 定义评估指标。

  • metrics: 评估指标列表，如准确率和 F1 分数。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以灵活地调整训练和评估过程的配置。

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