Genetic-CNN 开源项目使用教程

Genetic-CNN 开源项目使用教程

Genetic-CNNCNN architecture exploration using Genetic Algorithm项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Genetic-CNN

1. 项目的目录结构及介绍

Genetic-CNN/
├── data/
│   ├── MNIST/
│   └── CIFAR10/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── genetic_cnn.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── data_utils.py
├── config.yaml
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据集的目录，包括 MNIST 和 CIFAR10 数据集。
• models/: 存放模型定义的目录，genetic_cnn.py 包含了遗传算法优化的 CNN 模型。
• utils/: 存放工具函数的目录，data_utils.py 包含了数据加载和预处理的函数。
• config.yaml: 项目的配置文件。
• main.py: 项目的启动文件。
• 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

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、运行遗传算法优化 CNN 模型等主要功能。以下是 main.py 的主要代码结构：

import yaml
from models.genetic_cnn import GeneticCNN
from utils.data_utils import load_data

def main():
    # 加载配置文件
    with open('config.yaml', 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    
    # 加载数据
    train_data, test_data = load_data(config['data'])
    
    # 初始化遗传算法优化 CNN 模型
    genetic_cnn = GeneticCNN(config['model'])
    
    # 运行遗传算法
    genetic_cnn.run(train_data, test_data)

if __name__ == '__main__':
    main()

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml 是项目的配置文件，包含了数据路径、模型参数、遗传算法参数等配置信息。以下是一个示例配置文件的内容：

data:
  dataset: MNIST
  path: data/MNIST/

model:
  population_size: 50
  mutation_rate: 0.01
  crossover_rate: 0.8
  num_generations: 100
  num_layers: 5
  num_filters: 32
  filter_size: 3
  pool_size: 2
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 64
  epochs: 10

• data: 数据相关的配置，包括数据集名称和数据路径。
• model: 模型相关的配置，包括遗传算法的参数（如种群大小、变异率、交叉率等）和 CNN 模型的参数（如层数、滤波器数量、学习率等）。

以上是基于开源项目 Genetic-CNN 的教程，包含了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份文档能帮助你更好地理解和使用该项目。

Genetic-CNNCNN architecture exploration using Genetic Algorithm项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Genetic-CNN