AFNO-Transformer 项目使用教程

AFNO-Transformer 项目使用教程

AFNO-transformer Adaptive FNO transformer - official Pytorch implementation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/af/AFNO-transformer

1. 项目目录结构及介绍

AFNO-transformer/
├── afno/
│   ├── __init__.py
│   ├── afno1d.py
│   ├── afno2d.py
│   └── ...
├── classification/
│   ├── __init__.py
│   ├── classification_model.py
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
└── ...

目录结构说明

• afno/: 包含AFNO（Adaptive Fourier Neural Operator）模型的实现文件，如afno1d.py和afno2d.py。
• classification/: 包含用于分类任务的代码文件，如classification_model.py。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• setup.py: 项目的安装配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是指用于运行项目的主要脚本文件。在AFNO-transformer项目中，启动文件可能是一个Python脚本，用于加载模型并执行训练或推理任务。

例如，假设启动文件为run_afno.py，其内容可能如下：

import torch
from afno import AFNO1D, AFNO2D

def main():
    # 初始化模型
    mixer = AFNO1D()
    # 或者使用 AFNO2D
    # mixer = AFNO2D()

    # 加载数据
    data = ...

    # 训练或推理
    output = mixer(data)
    print(output)

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件说明

• 导入模块: 导入AFNO1D或AFNO2D模型。
• 初始化模型: 创建AFNO模型的实例。
• 加载数据: 加载训练或推理所需的数据。
• 训练或推理: 使用模型进行训练或推理，并输出结果。

3. 项目的配置文件介绍

在AFNO-transformer项目中，配置文件通常用于设置模型的超参数、数据路径等。假设配置文件为config.yaml，其内容可能如下：

model:
  type: AFNO1D
  hidden_size: 256
  num_layers: 4

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

training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 10

配置文件说明

• model: 配置模型的类型（如AFNO1D）、隐藏层大小、层数等。
• data: 配置训练和测试数据的路径。
• training: 配置训练的超参数，如批量大小、学习率、训练轮数等。

通过以上配置文件，可以灵活地调整模型的参数和训练过程。

---

以上是AFNO-transformer项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。

AFNO-transformer Adaptive FNO transformer - official Pytorch implementation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/af/AFNO-transformer