Face-Transformer 开源项目教程

Face-Transformer 开源项目教程

Face-Transformer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Face-Transformer

1. 项目的目录结构及介绍

Face-Transformer 项目的目录结构如下：

Face-Transformer/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── transformer.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── main.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据文件，包括处理后的数据 (processed/) 和原始数据 (raw/)。
• models/: 包含模型定义文件，其中 transformer.py 定义了主要的 Transformer 模型。
• scripts/: 包含训练 (train.py) 和评估 (evaluate.py) 脚本。
• config/: 存放配置文件 (config.yaml)。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• main.py: 项目的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件主要负责初始化配置、加载数据、创建模型实例并启动训练或评估过程。

main.py 主要功能

• 读取配置文件 (config/config.yaml)。
• 初始化数据加载器。
• 创建 Transformer 模型实例。
• 根据配置启动训练或评估脚本。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/config.yaml。该文件采用 YAML 格式，包含项目运行所需的各种配置参数。

配置文件主要内容

• data: 数据路径和预处理参数。
• model: 模型参数，如隐藏层大小、注意力头数等。
• training: 训练参数，如学习率、批次大小、训练轮数等。
• evaluation: 评估参数，如评估批次大小等。

通过修改 config.yaml 文件，可以灵活调整项目的运行配置。

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以上是 Face-Transformer 开源项目的教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。

Face-Transformer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Face-Transformer