CDVAE 项目教程

CDVAE 项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cd/cdvae

1. 项目的目录结构及介绍

cdvae/
├── cdvae/
│   ├── __init__.py
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── dataset.py
│   │   └── ...
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── cdvae.py
│   │   └── ...
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── utils.py
│   │   └── ...
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── ...
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── ...
├── data/
│   ├── dataset1/
│   ├── dataset2/
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...

目录结构介绍

• cdvae/: 项目的主要代码目录，包含数据处理、模型定义、训练和评估等模块。
  • data/: 数据处理相关的代码。
  • models/: 模型定义相关的代码。
  • utils/: 工具函数和辅助代码。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • evaluate.py: 评估模型的脚本。
• configs/: 配置文件目录，包含项目的配置文件。
• data/: 数据集目录，存放训练和测试数据。
• README.md: 项目说明文档。
• 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，用于训练 CDVAE 模型。该脚本的主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化数据集和数据加载器。
• 初始化模型、优化器和损失函数。
• 执行训练循环，保存训练过程中的模型权重。

evaluate.py

evaluate.py 是另一个启动文件，用于评估训练好的 CDVAE 模型。该脚本的主要功能包括：

• 加载配置文件和训练好的模型权重。
• 初始化数据集和数据加载器。
• 执行模型评估，计算评估指标。

3. 项目的配置文件介绍

configs/config.yaml

config.yaml 是项目的主要配置文件，包含了训练和评估过程中所需的各项参数。以下是配置文件的部分内容示例：

model:
  name: "cdvae"
  hidden_dim: 128
  latent_dim: 64

training:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

data:
  dataset_path: "data/dataset1"
  num_workers: 4

配置文件介绍

• model: 模型相关的配置，包括模型名称、隐藏层维度、潜在空间维度等。
• training: 训练相关的配置，包括批量大小、训练轮数、学习率等。
• data: 数据相关的配置，包括数据集路径、数据加载器的工作线程数等。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以调整模型的训练和评估行为。

cdvae An SE(3)-invariant autoencoder for generating the periodic structure of materials [ICLR 2022] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cd/cdvae