Cross-stitch Networks for Multi-task Learning 项目教程

Cross-stitch Networks for Multi-task Learning 项目教程

Cross-stitch-Networks-for-Multi-task-LearningA Tensorflow implementation of the paper arXiv:1604.03539项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/Cross-stitch-Networks-for-Multi-task-Learning

1. 项目的目录结构及介绍

Cross-stitch-Networks-for-Multi-task-Learning/
├── data/
│   └── README.md
├── models/
│   ├── cross_stitch.py
│   ├── task_specific.py
│   └── utils.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 包含项目的核心模型文件，如 cross_stitch.py 和 task_specific.py。
• scripts/: 包含训练和评估脚本，如 train.py 和 evaluate.py。
• config/: 存放配置文件 config.yaml。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/train.py 和 scripts/evaluate.py。

• train.py: 用于训练模型的脚本，可以通过命令行参数指定训练的配置。
• evaluate.py: 用于评估模型性能的脚本，同样可以通过命令行参数指定评估的配置。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 config/config.yaml，包含了项目运行所需的各种参数配置，例如：

training:
  epochs: 100
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

evaluation:
  batch_size: 64

data:
  path: "data/"

• training: 训练相关的配置，如训练轮数、批次大小和学习率。
• evaluation: 评估相关的配置，如批次大小。
• data: 数据路径的配置。

通过修改 config.yaml 文件，可以调整项目的运行参数，以适应不同的训练和评估需求。

Cross-stitch-Networks-for-Multi-task-LearningA Tensorflow implementation of the paper arXiv:1604.03539项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/Cross-stitch-Networks-for-Multi-task-Learning