开源项目 `epfml/attention-cnn` 使用教程

开源项目 epfml/attention-cnn 使用教程

attention-cnnSource code for "On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/at/attention-cnn

1. 项目的目录结构及介绍

epfml/attention-cnn/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── attention_cnn.py
│   └── ...
├── runs/
│   ├── experiment1/
│   └── ...
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── data_loader.py
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
└── ...

• models/: 包含项目的模型定义文件，如 attention_cnn.py。
• runs/: 用于存储实验运行结果的目录。
• utils/: 包含辅助函数和工具文件，如数据加载器 data_loader.py。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• train.py: 项目的启动文件，用于训练模型。

2. 项目的启动文件介绍

train.py 是项目的启动文件，负责模型的训练过程。以下是该文件的主要功能：

• 加载配置参数
• 初始化数据加载器
• 定义和初始化模型
• 设置优化器和损失函数
• 训练循环
• 保存训练结果

3. 项目的配置文件介绍

项目没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数或环境变量来配置训练参数。例如：

python train.py --batch_size 32 --learning_rate 0.001 --epochs 10

这些参数可以在 train.py 中通过 argparse 模块进行解析和使用。

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以上是 epfml/attention-cnn 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。

attention-cnnSource code for "On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/at/attention-cnn