《SGNN项目启动与配置教程》

《SGNN项目启动与配置教程》

sgnn [CVPR'20] SG-NN: Sparse Generative Neural Networks for Self-Supervised Scene Completion of RGB-D Scans 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sg/sgnn

1. 项目目录结构及介绍

SGNN（Social Graph Neural Network）项目的目录结构如下：

sgnn/
├── data/                      # 存储数据集
│   ├── raw/                   # 原始数据集
│   └── processed/             # 处理后的数据集
├── model/                     # 模型代码和类
│   ├── base_model.py          # 基础模型类
│   ├── sgnn_model.py          # SGNN模型实现
│   └── utils.py               # 工具函数
├── notebooks/                 # Jupyter笔记本，用于实验和分析
├── scripts/                   # 脚本文件，用于数据预处理、训练等
│   ├── preprocess.py          # 数据预处理脚本
│   ├── train.py               # 训练脚本
│   └── evaluate.py            # 评估脚本
├── tests/                     # 单元测试和集成测试
│   ├── test_model.py          # 模型测试
│   └── test_utils.py          # 工具函数测试
├── requirements.txt           # 项目依赖项
├── setup.py                   # 项目设置文件
└── README.md                  # 项目说明文件

• data/: 存储项目所需的数据集，分为原始数据和预处理后的数据。
• model/: 包含模型的主要代码，包括基础模型类和SGNN模型的实现。
• notebooks/: 使用Jupyter Notebook进行实验和数据分析的文档。
• scripts/: 包含用于数据处理、模型训练和评估的脚本。
• tests/: 包含项目的单元测试和集成测试代码。
• requirements.txt: 列出项目运行所需的Python库。
• setup.py: 项目设置文件，用于打包和分发项目。
• README.md: 项目说明文件，介绍项目的基本信息和如何使用。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于scripts/目录下的train.py脚本。该脚本负责加载模型、处理数据、启动训练过程以及保存训练结果。

# train.py 示例代码片段

import sys
import os
sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))

from model.sgnn_model import SGNN
from data.processed import load_data

# 加载数据
data = load_data()

# 初始化模型
model = SGNN()

# 训练模型
model.train(data)

# 保存模型
model.save('sgnn_model.h5')

要启动项目，你需要在项目根目录下运行以下命令：

python scripts/train.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于config/目录下（如果存在），这里假设配置文件名为config.json。该文件包含了项目运行所需的参数设置，如数据路径、模型超参数等。

{
    "data_path": "data/processed/train_data.pkl",
    "batch_size": 128,
    "learning_rate": 0.001,
    "epochs": 100,
    "model_path": "checkpoints/sgnn_model.h5"
}

在训练脚本中，你可以加载这个配置文件，并使用其中的参数来配置模型和数据加载器。

# train.py 示例代码片段

import json

with open('config/config.json', 'r') as f:
    config = json.load(f)

# 使用配置文件中的参数
data_path = config['data_path']
batch_size = config['batch_size']
learning_rate = config['learning_rate']
epochs = config['epochs']
model_path = config['model_path']

通过这种方式，你可以轻松地调整配置文件中的参数，而无需修改代码本身，从而实现更灵活的项目配置管理。

sgnn [CVPR'20] SG-NN: Sparse Generative Neural Networks for Self-Supervised Scene Completion of RGB-D Scans 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sg/sgnn