自标注项目使用教程

自标注项目使用教程

self-label Self-labelling via simultaneous clustering and representation learning. (ICLR 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/self-label

1. 项目目录结构及介绍

自标注项目（Self-Label）的目录结构如下：

self-label/
├── data/                 # 存放数据集相关文件
├── models/               # 包含模型定义和训练相关代码
├── scripts/              # 脚本文件，用于启动训练和评估等任务
├── eval_linear_probes.py # 线性评估探针的脚本
├── eval_resnet.py        # 评估ResNet模型的脚本
├── cifar.py              # CIFAR数据集处理的代码
├── cifar_utils.py        # CIFAR数据集辅助工具代码
├── main.py               # 主程序入口，用于训练和测试
├── multigpu.py           # 多GPU训练支持代码
├── requirements.txt      # 项目依赖的Python包列表
├── LICENCE               # 项目许可证文件
└── README.md             # 项目说明文件

每个目录和文件的作用已在上述结构中简要说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于scripts目录中的脚本文件。以下是一些重要的启动脚本：

• alexnet.sh：启动AlexNet模型的训练脚本。
• resnet.sh：启动ResNet模型的训练脚本。
• eval-alexnet.sh：用于评估训练好的AlexNet模型。
• eval-resnet.sh：用于评估训练好的ResNet模型。

例如，要启动AlexNet模型的训练，可以在终端运行以下命令：

./scripts/alexnet.sh

该脚本会根据预设的参数开始训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行，这些参数可以在主程序入口main.py中找到。以下是一些常见的配置参数：

• --epochs：训练的总轮数。
• --batch-size：每个批次的大小。
• --lr：初始学习率。
• --lrdrop：学习率衰减周期。
• --wd：权重衰减系数。
• --augs：数据增强的级别。
• --arch：使用的模型架构（如alexnet或resnet）。
• --device：指定使用的GPU设备。
• --modeldevice：模型运行时使用的GPU设备。
• --exp：实验目录的路径。
• --workers：数据加载的工作线程数。

可以通过命令行在启动训练时指定这些参数，例如：

python main.py --epochs 100 --batch-size 256 --lr 0.05

以上就是自标注项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。在实际使用中，用户可以根据需要调整配置参数以适应不同的训练需求。

self-label Self-labelling via simultaneous clustering and representation learning. (ICLR 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/self-label