FastKAN 项目使用教程

FastKAN 项目使用教程

fast-kanFastKAN: Very Fast Implementation of Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-kan

1. 项目的目录结构及介绍

FastKAN 项目的目录结构如下：

fast-kan/
├── examples/
│   └── train_mnist.py
├── fast_kan/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── tests/
│   └── test_model.py
├── README.md
├── setup.py
└── requirements.txt

目录结构介绍

• examples/: 包含示例训练脚本，如 train_mnist.py，用于在 MNIST 数据集上训练 FastKAN 模型。
• fast_kan/: 核心模块目录，包含 FastKAN 模型的实现文件。
  • __init__.py: 初始化文件，使 fast_kan 成为一个 Python 包。
  • model.py: 定义 FastKAN 模型的主要文件。
  • utils.py: 包含辅助函数和工具类。
• tests/: 包含测试脚本，如 test_model.py，用于测试模型的功能。
• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 examples/ 目录下的 train_mnist.py。该文件用于在 MNIST 数据集上训练 FastKAN 模型。

train_mnist.py 文件介绍

• 导入必要的库和模块。
• 加载 MNIST 数据集。
• 定义 FastKAN 模型。
• 设置训练参数和优化器。
• 进行模型训练和评估。

3. 项目的配置文件介绍

FastKAN 项目没有显式的配置文件，但可以通过修改 train_mnist.py 中的参数来调整训练配置。

训练参数调整

在 train_mnist.py 中，可以调整以下参数：

• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• epochs: 训练轮数。

通过修改这些参数，可以适应不同的训练需求和硬件环境。

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以上是 FastKAN 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。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 FastKAN 项目。

fast-kanFastKAN: Very Fast Implementation of Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-kan