Awesome Knowledge Distillation 项目教程

Awesome Knowledge Distillation 项目教程

awesome-knowledge-distillation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-knowledge-distillation

1. 项目的目录结构及介绍

Awesome Knowledge Distillation 项目的目录结构如下：

awesome-knowledge-distillation/
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
├── models/
├── scripts/
├── configs/
└── tests/

目录介绍

• README.md: 项目介绍文档，包含项目的基本信息、安装指南和使用说明。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• data/: 存放项目所需的数据文件。
• models/: 存放预训练模型和模型定义文件。
• scripts/: 包含项目的启动脚本和辅助脚本。
• configs/: 存放项目的配置文件。
• tests/: 包含项目的测试脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 scripts/ 目录下，主要包含以下文件：

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• evaluate.py: 用于评估模型性能的脚本。
• predict.py: 用于进行预测的脚本。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：用于训练知识蒸馏模型。
  • 使用方法：通过命令行运行 python scripts/train.py --config configs/default.yaml 启动训练。

• evaluate.py:

  • 功能：用于评估已训练模型的性能。
  • 使用方法：通过命令行运行 python scripts/evaluate.py --model_path path/to/model 进行评估。

• predict.py:

  • 功能：用于使用已训练模型进行预测。
  • 使用方法：通过命令行运行 python scripts/predict.py --model_path path/to/model --input_file path/to/input 进行预测。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，主要包含以下文件：

• default.yaml: 默认配置文件，包含训练、评估和预测的默认参数。
• custom.yaml: 自定义配置文件，用户可以根据需要修改参数。

配置文件介绍

• default.yaml:

  • 包含训练、评估和预测的默认参数，如学习率、批大小、迭代次数等。
  • 示例内容：

    training:
      learning_rate: 0.001
      batch_size: 32
      epochs: 100
    evaluation:
      batch_size: 64
    prediction:
      batch_size: 64
    

• custom.yaml:

  • 用户可以根据需要修改的配置文件，覆盖默认参数。
  • 示例内容：

    training:
      learning_rate: 0.01
      batch_size: 16
      epochs: 50
    

通过修改配置文件，用户可以自定义训练、评估和预测的参数，以适应不同的需求和场景。

awesome-knowledge-distillation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-knowledge-distillation