PCN项目使用教程

PCN项目使用教程

FaceKit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fac/FaceKit

1. 项目目录结构及介绍

PCN（Progressive Calibration Networks）项目的目录结构如下：

Rock-100/FaceKit
│
├── PCN
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py
│   ├── model.py
│   ├── train.py
│   └── utils.py
│
├── SmoothSkin
│
├── Warping
│
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt

• PCN: 包含项目的主要代码，包括初始化文件 __init__.py，数据集处理 dataset.py，模型定义 model.py，训练脚本 train.py，以及一些工具函数 utils.py。
• SmoothSkin: 与面部皮肤平滑处理相关的代码或资源。
• Warping: 与面部变形处理相关的代码或资源。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目使用 BSD 2-Clause 许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于 train.py 脚本。这个脚本负责初始化模型、加载数据集、设置训练参数以及开始训练过程。

# train.py 示例代码片段
import dataset
import model
import torch

# 加载数据集
train_loader = dataset.load_data(train=True)

# 初始化模型
net = model.Net()

# 设置优化器
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters())

# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
    for data in train_loader:
        # 训练模型的代码
        pass

在实际使用中，你需要确保已经安装了所有必要的依赖库，并且正确配置了数据集的路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 requirements.txt 文件来管理。这个文件列出了项目运行所依赖的Python库，例如：

torch==1.8.0
torchvision==0.9.0
numpy==1.19.2

在开始项目之前，你需要使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

确保在安装依赖之前，你的系统中已经安装了Python和pip。

以上就是PCN项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本介绍。在开始使用项目之前，请确保仔细阅读了项目说明和文档，以便正确地进行配置和运行。

FaceKit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fac/FaceKit