Beta-TCVAE 项目使用教程

Beta-TCVAE 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Beta-TCVAE 项目的目录结构如下：

beta-tcvae/
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── main.py
├── config.yaml
└── README.md

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 存放模型定义的文件。
• utils/: 存放辅助功能的文件，如数据加载、损失函数等。
• main.py: 项目的启动文件。
• config.yaml: 项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化模型、加载数据、训练和评估模型。以下是 main.py 的主要功能：

• 读取配置文件 config.yaml。
• 初始化数据加载器。
• 定义和初始化模型。
• 设置训练参数和优化器。
• 进行模型训练和评估。

示例代码

import yaml
from models import BetaTCVAE
from utils import load_data

# 读取配置文件
with open('config.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

# 初始化数据加载器
train_loader, test_loader = load_data(config['data'])

# 定义和初始化模型
model = BetaTCVAE(config['model'])

# 设置训练参数和优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config['train']['lr'])

# 训练和评估模型
for epoch in range(config['train']['epochs']):
    train(model, train_loader, optimizer, epoch)
    evaluate(model, test_loader)

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，用于存储项目的各种配置参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是 config.yaml 的一个示例：

data:
  path: 'data/'
  batch_size: 64

model:
  latent_dim: 10
  beta: 4

train:
  lr: 0.001
  epochs: 100

配置文件介绍

• data: 数据相关的配置。
  • path: 数据集路径。
  • batch_size: 批处理大小。
• model: 模型相关的配置。
  • latent_dim: 潜在空间的维度。
  • beta: Beta-TCVAE 中的 beta 参数。
• train: 训练相关的配置。
  • lr: 学习率。
  • epochs: 训练轮数。

通过配置文件，可以方便地调整项目的参数，而无需修改代码。