TorchEEG 项目使用教程

TorchEEG 项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torcheeg

1. 项目目录结构及介绍

TorchEEG 项目的目录结构如下：

torcheeg/
├── docs/
├── examples/
├── test/
├── torcheeg/
│   ├── io/
│   ├── datasets/
│   ├── transforms/
│   ├── model_selection/
│   ├── models/
│   └── __init__.py
├── .gitignore
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── README.rst
├── meta.yaml
└── setup.py

目录结构介绍

• docs/: 存放项目的文档文件，包括用户指南、API 文档等。
• examples/: 存放项目的示例代码，帮助用户快速上手。
• test/: 存放项目的测试代码，确保代码的正确性和稳定性。
• torcheeg/: 项目的主要代码目录，包含以下子目录：
  • io/: 提供统一的数据输入输出 API，用于存储和读取 EEG 数据。
  • datasets/: 包含预定义的 EEG 数据集，支持多进程预处理。
  • transforms/: 提供 EEG 数据预处理方法，帮助用户提取特征。
  • model_selection/: 提供数据集划分方法，支持不同的实验设置。
  • models/: 包含基于论文实现的深度学习模型，如卷积神经网络、图卷积神经网络和 Transformer。
  • init.py: 模块初始化文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南，指导开发者如何为项目贡献代码。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• MANIFEST.in: 用于指定在打包时需要包含的文件。
• README.md: 项目介绍文件，包含安装和使用说明。
• README.rst: 项目介绍文件的另一种格式。
• meta.yaml: 项目元数据文件，可能用于配置管理工具。
• setup.py: 项目安装脚本，用于配置和管理项目的依赖。

2. 项目启动文件介绍

TorchEEG 项目没有明确的“启动文件”，因为它是一个库，而不是一个独立的应用程序。用户通常会根据需要导入 torcheeg 模块中的各个子模块来使用。

例如，用户可以通过以下方式导入并使用 DEAPDataset 数据集：

from torcheeg.datasets import DEAPDataset
from torcheeg import transforms

3. 项目配置文件介绍

TorchEEG 项目的配置主要通过代码中的参数设置来完成，而不是通过独立的配置文件。用户在使用时需要根据具体需求设置参数，例如数据集的路径、预处理方法等。

例如，在使用 DEAPDataset 时，用户需要指定数据集的下载路径：

dataset = DEAPDataset(
    io_path='/path/to/save/preprocessed_data',
    root_path='/path/to/data_preprocessed_python',
    online_transform=transforms.Compose([
        transforms.ToTensor()
    ]),
    label_transform=transforms.Compose([
        transforms.Select('valence'),
        transforms.Binary(5.0)
    ])
)

在这个例子中，io_path 和 root_path 是用户需要配置的关键参数，分别指定了预处理数据的存储路径和原始数据的路径。

通过这种方式，用户可以根据自己的需求灵活配置和使用 TorchEEG 项目。

torcheeg TorchEEG is a library built on PyTorch for EEG signal analysis. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torcheeg