HFM 开源项目使用教程

HFM 开源项目使用教程

HFMHidden Fluid Mechanics项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hf/HFM

1. 项目的目录结构及介绍

HFM/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── hfm_model.py
├── notebooks/
│   └── exploration.ipynb
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── data_processing.py
│   └── train_model.py
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存放数据文件，包括原始数据和处理后的数据。
• models/: 存放模型相关的代码文件。
• notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，用于数据探索和分析。
• src/: 存放源代码文件，包括数据处理和模型训练的脚本。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于src/目录下，例如src/train_model.py。该文件负责加载数据、训练模型并保存结果。

# src/train_model.py

import os
from data_processing import load_data
from models.hfm_model import train_model

def main():
    data = load_data('data/processed/data.csv')
    model = train_model(data)
    model.save('models/trained_model.h5')

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是config.yaml或config.json，用于存储项目的各种配置参数。假设项目使用config.yaml作为配置文件：

# config.yaml

data_path: 'data/processed/data.csv'
model_path: 'models/trained_model.h5'
learning_rate: 0.001
batch_size: 32
epochs: 100

在代码中读取配置文件的示例：

# src/train_model.py

import yaml

with open('config.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

data_path = config['data_path']
model_path = config['model_path']
learning_rate = config['learning_rate']
batch_size = config['batch_size']
epochs = config['epochs']

以上是HFM开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

HFMHidden Fluid Mechanics项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hf/HFM