MAML-Pytorch 项目使用教程

MAML-Pytorch 项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MAML-Pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

MAML-Pytorch 项目的目录结构如下：

MAML-Pytorch/
├── LICENSE
├── README.md
├── learner.py
├── meta.py
├── miniimagenet_train.py
├── omniglot.py
├── omniglotNShot.py
├── omniglot_train.py
├── test.py
├── train.py
└── requirements.txt

目录结构介绍

• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• learner.py: 定义了基础学习器的类。
• meta.py: 定义了元学习器的类。
• miniimagenet_train.py: 用于在 MiniImagenet 数据集上进行训练的脚本。
• omniglot.py: 处理 Omniglot 数据集的脚本。
• omniglotNShot.py: 处理 N-Shot 任务的 Omniglot 数据集的脚本。
• omniglot_train.py: 用于在 Omniglot 数据集上进行训练的脚本。
• test.py: 用于测试模型的脚本。
• train.py: 用于元训练模型的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件之一，用于进行元训练。以下是该文件的基本使用方法：

python train.py /path/to/data --dataset omniglot --num-ways 5 --num-shots 1 --use-cuda --step-size 0.4 --batch-size 32 --num-workers 8 --num-epochs 600 --output-folder /path/to/results

参数说明

• /path/to/data: 数据集的路径。
• --dataset: 数据集名称，如 omniglot。
• --num-ways: 每个任务的类别数。
• --num-shots: 每个类别的样本数。
• --use-cuda: 是否使用 CUDA 进行训练。
• --step-size: 学习率。
• --batch-size: 批量大小。
• --num-workers: 数据加载的线程数。
• --num-epochs: 训练的 epoch 数。
• --output-folder: 结果输出路径。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。以下是文件内容示例：

Python 3.6 or above
PyTorch 1.5
Torchvision 0.6
Torchmeta 1.4.6

安装依赖

在项目根目录下运行以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

通过以上步骤，您可以成功配置和启动 MAML-Pytorch 项目。

MAML-Pytorch Elegant PyTorch implementation of paper Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/MAML-Pytorch