EEG-Transformer 项目使用教程

EEG-Transformer 项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/eeg/EEG-Transformer

1. 项目的目录结构及介绍

EEG-Transformer 项目的目录结构如下：

EEG-Transformer/
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
│   ├── getData.m
│   └── ...
├── models/
│   ├── EEGTransformer.py
│   └── ...
├── utils/
│   ├── pycommon_spatial_pattern.py
│   ├── pyconfusion_matrix.py
│   └── ...
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── ...
├── main.py
└── ...

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• LICENSE: 项目许可证。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• data/: 存放数据文件的目录。
• models/: 存放模型定义文件的目录。
• utils/: 存放工具函数和辅助代码的目录。
• config/: 存放配置文件的目录。
• main.py: 项目启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是 EEG-Transformer 项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型和评估模型。以下是 main.py 的主要功能：

import argparse
from config.config import load_config
from data.getData import load_data
from models.EEGTransformer import EEGTransformer
from utils.trainer import train

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="EEG Transformer")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="config/config.yaml", help="Path to the config file")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    data = load_data(config)
    model = EEGTransformer(config)
    train(model, data, config)

if __name__ == "__main__":
    main()

主要功能介绍

• 参数解析: 通过 argparse 解析命令行参数，获取配置文件路径。
• 配置加载: 从配置文件中加载配置信息。
• 数据加载: 根据配置信息加载数据。
• 模型初始化: 初始化 EEGTransformer 模型。
• 模型训练: 使用训练数据训练模型。

3. 项目的配置文件介绍

config/config.yaml

config.yaml 是 EEG-Transformer 项目的配置文件，包含模型训练和数据加载的各项参数。以下是 config.yaml 的部分内容示例：

data:
  path: "data/eeg_data.mat"
  batch_size: 32

model:
  num_layers: 6
  d_model: 512
  num_heads: 8
  d_ff: 2048
  dropout: 0.1

training:
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001
  optimizer: "adam"

配置文件介绍

• 数据配置: 包括数据路径和批次大小。
• 模型配置: 包括模型的层数、维度、注意力头数、前馈网络维度和 dropout 率。
• 训练配置: 包括训练的轮数、学习率和优化器。

通过以上配置文件，可以灵活调整模型的参数和训练过程，以适应不同的数据和任务需求。

EEG-Transformer A ViT based transformer applied on multi-channel time-series EEG data for motor imagery classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eeg/EEG-Transformer