UTNet 开源项目使用教程

UTNet 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

UTNet 项目的目录结构如下：

UTNet/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── utnet.py
│   └── utils.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── preprocess.py
├── config/
│   ├── default_config.yaml
│   └── custom_config.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录，包括处理后的数据 (processed/) 和原始数据 (raw/)。
• models/: 包含模型的定义文件，如 utnet.py 定义了 UTNet 模型，utils.py 包含了一些辅助函数。
• scripts/: 包含训练 (train.py)、评估 (evaluate.py) 和数据预处理 (preprocess.py) 的脚本。
• config/: 配置文件目录，default_config.yaml 是默认配置，custom_config.yaml 是用户自定义配置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/ 目录下的脚本文件：

• train.py: 用于训练 UTNet 模型。
• evaluate.py: 用于评估训练好的 UTNet 模型。
• preprocess.py: 用于预处理数据集。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：训练 UTNet 模型。
  • 使用方法：在命令行中运行 python scripts/train.py，可以通过命令行参数或配置文件指定训练参数。

• evaluate.py:

  • 功能：评估 UTNet 模型的性能。
  • 使用方法：在命令行中运行 python scripts/evaluate.py，需要指定模型路径和测试数据集路径。

• preprocess.py:

  • 功能：预处理数据集，包括数据清洗、格式转换等。
  • 使用方法：在命令行中运行 python scripts/preprocess.py，需要指定原始数据路径和输出路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下：

• default_config.yaml: 默认配置文件，包含模型的默认参数设置。
• custom_config.yaml: 用户自定义配置文件，可以覆盖默认配置中的参数。

配置文件介绍

• default_config.yaml:

  • 包含模型的默认参数，如学习率、批大小、训练轮数等。
  • 示例内容：

    learning_rate: 0.001
    batch_size: 8
    num_epochs: 100
    

• custom_config.yaml:

  • 用户可以根据需要修改的配置文件，用于覆盖默认配置。
  • 示例内容：

    learning_rate: 0.01
    batch_size: 16
    num_epochs: 50
    

通过修改配置文件，用户可以灵活地调整模型的训练参数，以适应不同的训练需求。