开源项目 `Semi-supervised-learning` 使用教程

开源项目 Semi-supervised-learning 使用教程

Semi-supervised-learningA Unified Semi-Supervised Learning Codebase (NeurIPS'22)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Semi-supervised-learning

1. 项目的目录结构及介绍

Semi-supervised-learning/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── data/
├── models/
├── scripts/
├── tests/
└── utils/

• README.md: 项目介绍和基本使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 存放模型定义和训练脚本的目录。
• scripts/: 包含一些实用脚本，如数据预处理、模型评估等。
• tests/: 包含单元测试和集成测试脚本。
• utils/: 包含一些辅助函数和工具类。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 scripts/ 目录下，例如 train.py 和 evaluate.py。

• train.py: 用于训练模型的脚本，通常需要指定配置文件路径和数据集路径。
• evaluate.py: 用于评估模型性能的脚本，需要指定模型文件路径和测试数据集路径。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于项目根目录下，例如 config.yaml。

# config.yaml
train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

data:
  dataset_path: "data/dataset.csv"
  validation_split: 0.2

model:
  name: "resnet50"
  pretrained: true

• train: 训练相关的配置，如批大小、学习率和训练轮数。
• data: 数据相关的配置，如数据集路径和验证集比例。
• model: 模型相关的配置，如模型名称和是否使用预训练模型。

以上是 Semi-supervised-learning 项目的基本使用教程，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！

Semi-supervised-learningA Unified Semi-Supervised Learning Codebase (NeurIPS'22)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Semi-supervised-learning