Forward-Forward 网络项目使用教程

Forward-Forward 网络项目使用教程

Forward-Forward-Network Implementation of Forward Forward Network proposed by Hinton in NIPS 2022. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/Forward-Forward-Network

1. 项目目录结构及介绍

Forward-Forward-Network/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── forward_forward_model.py
├── notebooks/
│   └── forward_forward_demo.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_forward_forward.py
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── config.yaml

目录结构说明

• data/: 存放数据文件，包括原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• models/: 存放模型的定义文件，forward_forward_model.py 是核心模型文件。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于演示和实验。
• scripts/: 存放脚本文件，train.py 用于训练模型，evaluate.py 用于评估模型。
• tests/: 存放测试文件，用于测试模型的正确性。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• config.yaml: 项目配置文件。

2. 项目启动文件介绍

scripts/train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练 Forward-Forward 网络模型。该脚本会读取配置文件 config.yaml 中的参数，并根据这些参数进行模型训练。

# scripts/train.py
import argparse
from models.forward_forward_model import ForwardForwardModel
from utils import load_config, load_data

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Train Forward-Forward Network")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='config.yaml', help='Path to config file')
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    data = load_data(config['data_path'])

    model = ForwardForwardModel(config)
    model.train(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

scripts/evaluate.py

evaluate.py 用于评估训练好的模型。该脚本同样会读取配置文件 config.yaml 中的参数，并根据这些参数进行模型评估。

# scripts/evaluate.py
import argparse
from models.forward_forward_model import ForwardForwardModel
from utils import load_config, load_data

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Evaluate Forward-Forward Network")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='config.yaml', help='Path to config file')
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    data = load_data(config['data_path'])

    model = ForwardForwardModel(config)
    model.load_weights(config['model_path'])
    model.evaluate(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，包含了模型训练和评估所需的各种参数。以下是配置文件的示例内容：

# config.yaml
data_path: "data/processed/dataset.pkl"
model_path: "models/forward_forward_model.pth"
learning_rate: 0.001
batch_size: 32
num_epochs: 100
hidden_units: 128
activation: "relu"
optimizer: "adam"

配置文件参数说明

• data_path: 数据文件路径。
• model_path: 模型保存路径。
• learning_rate: 学习率。
• batch_size: 批处理大小。
• num_epochs: 训练轮数。
• hidden_units: 隐藏层单元数。
• activation: 激活函数类型。
• optimizer: 优化器类型。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以灵活调整模型的训练和评估过程。

Forward-Forward-Network Implementation of Forward Forward Network proposed by Hinton in NIPS 2022. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/Forward-Forward-Network