Fast AutoAugment 项目教程

Fast AutoAugment 项目教程

fast-autoaugmentOfficial Implementation of 'Fast AutoAugment' in PyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-autoaugment

1. 项目的目录结构及介绍

Fast AutoAugment 项目的目录结构如下：

fast-autoaugment/
├── confs/
│   └── efficientnet_b4.yaml
├── etc/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── __init__.py
├── archive.py
├── requirements.txt
└── train.py

目录结构介绍

• confs/: 包含项目的配置文件，例如 efficientnet_b4.yaml。
• etc/: 包含其他辅助文件。
• .gitignore: 指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• __init__.py: 初始化文件，使目录成为一个 Python 包。
• archive.py: 可能用于归档或备份的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train.py: 项目的启动文件，用于训练模型。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py。该文件用于启动训练过程，可以通过命令行参数进行配置。

启动命令示例

python train.py -c confs/efficientnet_b4.yaml --aug fa_reduced_imagenet

参数说明

• -c: 指定配置文件路径。
• --aug: 指定数据增强策略。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 confs/ 目录下，例如 efficientnet_b4.yaml。配置文件用于定义训练过程中的各种参数，如模型架构、数据集路径、学习率等。

配置文件示例

model:
  name: efficientnet_b4
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001

dataset:
  path: /path/to/dataset
  augmentation: fa_reduced_imagenet

配置项说明

• model: 定义模型相关参数，如模型名称、批量大小、学习率等。
• dataset: 定义数据集相关参数，如数据集路径、数据增强策略等。

以上是 Fast AutoAugment 项目的教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

fast-autoaugmentOfficial Implementation of 'Fast AutoAugment' in PyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-autoaugment