Handwriting-Transformers 项目使用教程

Handwriting-Transformers 项目使用教程

Handwriting-Transformers Handwriting-Transformers (ICCV21) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Handwriting-Transformers

1. 项目目录结构及介绍

Handwriting-Transformers 项目的目录结构如下：

Handwriting-Transformers/
├── Figures/
├── data/
├── models/
├── results/
├── util/
├── INSTALL.md
├── LICENSE
├── README.md
├── demo.ipynb
├── demo_custom_handwriting.ipynb
├── mytext.txt
├── params.py
├── train.py

目录介绍：

• Figures/: 存放项目相关的图表文件。
• data/: 存放数据集文件。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• results/: 存放生成的结果文件。
• util/: 存放项目使用的工具函数和脚本。
• INSTALL.md: 安装指南文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明文件。
• demo.ipynb: 演示项目功能的 Jupyter Notebook 文件。
• demo_custom_handwriting.ipynb: 自定义手写样本的演示文件。
• mytext.txt: 用于生成手写文本的输入文件。
• params.py: 项目参数配置文件。
• train.py: 项目训练脚本文件。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是 Handwriting-Transformers 项目的主要启动文件，用于训练手写文本生成模型。

主要功能：

• 加载数据集并进行预处理。
• 初始化模型并进行训练。
• 保存训练好的模型。

使用方法：

python train.py

demo.ipynb 和 demo_custom_handwriting.ipynb

这两个 Jupyter Notebook 文件用于演示项目功能：

• demo.ipynb: 演示如何使用预训练模型生成手写文本。
• demo_custom_handwriting.ipynb: 演示如何使用自定义手写样本生成手写文本。

3. 项目的配置文件介绍

params.py

params.py 是 Handwriting-Transformers 项目的配置文件，包含训练和模型参数。

主要参数：

• batch_size: 训练时的批量大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练的轮数。
• model_save_path: 模型保存路径。

使用方法：

在 train.py 中导入 params.py 文件，并根据需要调整参数。

from params import *

mytext.txt

mytext.txt 是用于生成手写文本的输入文件，包含需要转换为手写文本的文字内容。

使用方法：

在训练过程中，train.py 会读取 mytext.txt 文件中的内容，并生成相应的手写文本。

with open('mytext.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 Handwriting-Transformers 项目。

Handwriting-Transformers Handwriting-Transformers (ICCV21) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/Handwriting-Transformers