Pytorch-Quaternion-Neural-Networks 项目教程

Pytorch-Quaternion-Neural-Networks 项目教程

Pytorch-Quaternion-Neural-NetworksThis repository is an update to all previous repositories with implementations of various Quaternion-valued Neural Networks in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/Pytorch-Quaternion-Neural-Networks

1. 项目的目录结构及介绍

Pytorch-Quaternion-Neural-Networks/
├── core_qnn/
│   ├── __init__.py
│   ├── quaternion_ops.py
│   └── ...
├── exp/
│   ├── example1/
│   │   ├── config.yaml
│   │   ├── main.py
│   │   └── ...
│   ├── example2/
│   │   ├── config.yaml
│   │   ├── main.py
│   │   └── ...
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
└── ...

• core_qnn/: 包含核心的 quaternion 神经网络模块，如 QuaternionLinear, QuaternionConv 等。
• exp/: 包含不同的运行示例，每个示例都有自己的配置文件和启动文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

在 exp/ 目录下，每个示例都有一个 main.py 文件作为启动文件。例如：

# exp/example1/main.py
import core_qnn
import config

def main():
    # 读取配置文件
    cfg = config.load_config('config.yaml')
    
    # 初始化模型
    model = core_qnn.QuaternionModel(cfg)
    
    # 训练模型
    model.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

每个示例的配置文件通常是一个 yaml 文件，例如：

# exp/example1/config.yaml
model:
  type: "QuaternionCNN"
  input_size: 256
  output_size: 10
training:
  epochs: 100
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

配置文件中包含了模型的类型、输入输出大小以及训练参数等信息。

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以上是 Pytorch-Quaternion-Neural-Networks 项目的基本教程，希望对你有所帮助。

Pytorch-Quaternion-Neural-NetworksThis repository is an update to all previous repositories with implementations of various Quaternion-valued Neural Networks in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/Pytorch-Quaternion-Neural-Networks