AttentionDeepMIL 项目使用教程

AttentionDeepMIL 项目使用教程

AttentionDeepMILImplementation of Attention-based Deep Multiple Instance Learning in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/at/AttentionDeepMIL

1. 项目的目录结构及介绍

AttentionDeepMIL/
├── LICENSE
├── README.md
├── __init__.py
├── dataloader.py
├── main.py
├── mnist_bags_loader.py
├── model.py

• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用指南。
• init.py: 初始化文件，用于将目录标记为 Python 包。
• dataloader.py: 数据加载器，负责加载和处理数据。
• main.py: 项目的主启动文件，包含训练和测试的逻辑。
• mnist_bags_loader.py: 专门用于加载 MNIST 数据集的文件。
• model.py: 模型的定义文件，包含 Attention-based Deep Multiple Instance Learning 模型的实现。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化模型、加载数据、训练模型和评估模型。以下是该文件的主要功能：

• 初始化模型: 加载并初始化 Attention-based Deep Multiple Instance Learning 模型。
• 加载数据: 使用 dataloader.py 和 mnist_bags_loader.py 加载训练和测试数据。
• 训练模型: 进行模型的训练，包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。
• 评估模型: 在测试集上评估模型的性能，计算准确率和损失。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

本项目没有显式的配置文件，但可以通过修改 main.py 中的参数来调整模型的训练和测试行为。以下是一些关键参数：

• epochs: 训练的轮数，默认设置为 20。
• batch_size: 每个批次的数据大小，可以根据硬件资源进行调整。
• learning_rate: 学习率，影响模型参数更新的步长。

通过修改这些参数，可以对模型的训练过程进行定制。

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以上是 AttentionDeepMIL 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。

AttentionDeepMILImplementation of Attention-based Deep Multiple Instance Learning in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/at/AttentionDeepMIL