宽度学习系统(Broad Learning System) 开源项目教程

宽度学习系统(Broad Learning System) 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/br/Broad-Learning-System

1. 项目目录结构及介绍

在Broad-Learning-System仓库中，您将看到以下主要目录和文件：

Broad-Learning-System/
├── README.md                // 项目简介和指南
├── src/                      // 源代码目录
│   ├── utils.py              // 工具函数
│   ├── model.py              // 宽度学习模型定义
│   └── train.py              // 训练脚本
├── dataset/                  // 数据集存放位置
│   ├── train_data.csv        // 训练数据
│   └── test_data.csv         // 测试数据
├── config.py                 // 配置文件
└── run.sh                     // 启动脚本

• src: 存放项目的主要代码，包括模型定义和训练逻辑。
• dataset: 包含用于训练和测试的数据文件。
• config.py: 项目配置文件，用于设置运行参数。
• run.sh: 用于启动项目的bash脚本。

2. 项目的启动文件介绍

run.sh

启动文件run.sh是项目的入口点，它包含了执行训练过程所需的命令。通常，您可以按照以下步骤运行项目：

1. 修改run.sh中相关的配置路径，确保指向正确的数据集和日志存储位置。
2. 给予脚本可执行权限：chmod +x run.sh
3. 运行脚本：./run.sh

请注意，这只是一个基本模板，实际应用可能需要根据需求进行调整，例如添加GPU支持或其他特定环境变量。

3. 项目的配置文件介绍

config.py

配置文件config.py定义了项目运行时的关键参数，包括模型设置、优化器参数、训练循环相关选项等。一些常见的配置项可能包括：

class Config:
    # 模型配置
    num_classes = 10          # 类别数量
    hidden_units = [128, 64]  # 隐藏层单元数
    dropout_rate = 0.5        # Dropout比例
    
    # 数据集配置
    data_path = 'dataset/'     # 数据集路径
    batch_size = 32           # 批次大小
    
    # 训练配置
    epochs = 100               # 训练轮数
    learning_rate = 0.001      # 学习率
    weight_decay = 1e-4       # 权重衰减

要更改这些参数，只需在config.py中编辑相应的值，然后重新运行项目。这样做允许您根据不同的实验条件轻松地调整和比较模型性能。

通过理解上述目录结构、启动文件以及配置文件，您应该能够成功地搭建和运行宽度学习系统项目。若在安装或运行过程中遇到任何问题，请参考项目README或联系项目维护者获取更多帮助。

Broad-Learning-System BLS Code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/Broad-Learning-System