3DGNN_pytorch 项目使用教程

3DGNN_pytorch 项目使用教程

3DGNN_pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DGNN_pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

3DGNN_pytorch/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   └── ...
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── 3dgnn.py
│   └── ...
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py
│   └── ...
├── main.py
├── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 存放模型定义的目录，核心文件为 3dgnn.py。
• utils/: 存放工具函数和配置文件的目录，核心文件为 config.py。
• main.py: 项目的启动文件。
• config.yaml: 项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责加载配置、初始化模型、加载数据、训练和评估模型等。以下是 main.py 的主要功能模块：

import argparse
import yaml
from models.3dgnn import Model3DGNN
from utils.config import load_config

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="3DGNN PyTorch Implementation")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config.yaml", help="Path to the config file.")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    model = Model3DGNN(config)
    # 后续代码省略...

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml 是项目的配置文件，包含模型的超参数、数据路径、训练参数等。以下是一个示例配置文件的内容：

model:
  name: "3DGNN"
  input_dim: 3
  hidden_dim: 64
  output_dim: 1
  num_layers: 3

data:
  train_path: "data/train.npz"
  test_path: "data/test.npz"

training:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001
  weight_decay: 0.0001

• model: 模型相关的配置，包括模型名称、输入维度、隐藏层维度、输出维度、层数等。
• data: 数据路径的配置，包括训练数据和测试数据的路径。
• training: 训练相关的配置，包括批量大小、训练轮数、学习率、权重衰减等。

以上是 3DGNN_pytorch 项目的基本使用教程，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！

3DGNN_pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DGNN_pytorch