Coupled Iterative Refinement 项目教程

Coupled Iterative Refinement 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

Coupled Iterative Refinement 项目的目录结构如下：

Coupled-Iterative-Refinement/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
│   ├── sample_data.csv
│   └── ...
├── models/
│   ├── base_model.py
│   ├── refinement_model.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── ...
├── configs/
│   ├── default_config.yaml
│   └── ...
└── tests/
    ├── test_models.py
    └── ...

目录介绍

• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• data/: 存放数据文件的目录。
• models/: 存放模型定义的目录。
• scripts/: 存放训练和评估脚本的目录。
• configs/: 存放配置文件的目录。
• tests/: 存放测试脚本的目录。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括 train.py 和 evaluate.py。

train.py

train.py 是用于训练模型的脚本。它读取配置文件中的参数，加载数据，初始化模型，并进行训练。

evaluate.py

evaluate.py 是用于评估模型性能的脚本。它加载训练好的模型，对测试数据进行预测，并计算评估指标。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，主要包括 default_config.yaml。

default_config.yaml

default_config.yaml 是项目的默认配置文件，包含训练和评估过程中需要用到的各种参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。

data:
  train_path: "data/train.csv"
  test_path: "data/test.csv"

model:
  hidden_size: 128
  num_layers: 2

training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

通过修改 default_config.yaml 文件中的参数，可以调整训练和评估的行为。

以上是 Coupled Iterative Refinement 项目的教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。