UNSB 项目使用教程

UNSB 项目使用教程

UNSBOfficial Repository of "Unpaired Image-to-Image Translation via Neural Schrödinger Bridge"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UNSB

1. 项目的目录结构及介绍

UNSB/
├── assets/
├── data/
├── datasets/
├── models/
├── options/
├── util/
├── vgg_sb/
├── LICENSE
├── README.md
├── run_test.sh
├── run_train.sh
├── test.py
└── train.py

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• data/: 存放数据文件。
• datasets/: 存放数据集处理的相关代码。
• models/: 存放模型定义的代码。
• options/: 存放配置选项的代码。
• util/: 存放工具函数和辅助代码。
• vgg_sb/: 存放与 VGG 相关的代码。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• run_test.sh: 运行测试的脚本。
• run_train.sh: 运行训练的脚本。
• test.py: 测试脚本。
• train.py: 训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

run_train.sh

该脚本是用于启动训练过程的脚本。它通常会包含一些命令行参数，用于配置训练过程。

#!/bin/bash
python train.py --config config.yaml

run_test.sh

该脚本是用于启动测试过程的脚本。它通常会包含一些命令行参数，用于配置测试过程。

#!/bin/bash
python test.py --config config.yaml

train.py

该文件是训练过程的主要脚本。它包含了模型的训练逻辑和数据加载等操作。

test.py

该文件是测试过程的主要脚本。它包含了模型的测试逻辑和数据加载等操作。

3. 项目的配置文件介绍

options/config.yaml

该文件是项目的配置文件，包含了训练和测试过程中需要用到的各种参数。

# 示例配置
train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  num_epochs: 100

test:
  batch_size: 16
  model_path: 'path/to/model'

以上是 UNSB 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。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

UNSBOfficial Repository of "Unpaired Image-to-Image Translation via Neural Schrödinger Bridge"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UNSB