DPGN 项目使用教程

DPGN 项目使用教程

DPGN [CVPR 2020] DPGN: Distribution Propagation Graph Network for Few-shot Learning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dp/DPGN

1. 项目目录结构及介绍

DPGN/
├── best_logs/
├── config/
├── figure/
├── LICENSE
├── README.md
├── backbone.py
├── dataloader.py
├── dpgn.py
├── main.py
├── requirements.txt
└── utils.py

• best_logs/: 存放最佳日志文件的目录。
• config/: 存放配置文件的目录。
• figure/: 存放项目相关图表的目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• backbone.py: 定义了项目使用的骨干网络。
• dataloader.py: 数据加载器的实现。
• dpgn.py: 分布传播图网络（DPGN）的核心实现。
• main.py: 项目的启动文件。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• utils.py: 项目中使用的工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化模型、加载数据、训练和评估模型。以下是该文件的主要功能模块：

• 命令行参数解析: 通过 argparse 模块解析命令行参数，包括数据集路径、配置文件路径、GPU数量等。
• 模型初始化: 根据配置文件初始化DPGN模型。
• 数据加载: 使用 dataloader.py 中的数据加载器加载训练和测试数据。
• 训练和评估: 根据命令行参数指定的模式（训练或评估），执行相应的操作。

使用示例

python3 main.py --dataset_root dataset --config config/5way_1shot_resnet12_mini-imagenet.py --num_gpu 1 --mode train

3. 项目的配置文件介绍

config/

config/ 目录下存放了多个配置文件，每个配置文件对应不同的实验设置。以下是配置文件的结构和内容示例：

# config/5way_1shot_resnet12_mini-imagenet.py

# 数据集配置
dataset_config = {
    'name': 'mini-imagenet',
    'root': 'dataset',
    'split': 'train'
}

# 模型配置
model_config = {
    'backbone': 'resnet12',
    'num_classes': 5,
    'num_shots': 1
}

# 训练配置
train_config = {
    'batch_size': 32,
    'learning_rate': 0.001,
    'epochs': 100
}

• 数据集配置: 定义了数据集的名称、根目录和分割方式。
• 模型配置: 定义了模型的骨干网络、类别数和每类的样本数。
• 训练配置: 定义了训练的批量大小、学习率和训练轮数。

使用示例

在 main.py 中，通过 --config 参数指定配置文件路径，例如：

python3 main.py --config config/5way_1shot_resnet12_mini-imagenet.py

这样，main.py 会根据指定的配置文件初始化模型并进行训练或评估。

DPGN [CVPR 2020] DPGN: Distribution Propagation Graph Network for Few-shot Learning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dp/DPGN