EraseNet 项目使用教程

EraseNet 项目使用教程

EraseNet项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/er/EraseNet

1. 项目的目录结构及介绍

EraseNet 项目的目录结构如下：

EraseNet/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   └── dataset.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── erasenet.py
│   └── utils.py
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── README.md
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── evaluate.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录介绍

• data/: 包含数据集处理的相关文件。
  • dataset.py: 定义数据集加载和预处理的类。
• models/: 包含模型的定义和相关工具函数。
  • erasenet.py: 定义 EraseNet 模型的主要类。
  • utils.py: 包含一些辅助函数。
• configs/: 包含项目的配置文件。
  • config.yaml: 主要的配置文件，包含训练和测试的参数。
• scripts/: 包含训练、测试和评估的脚本。
  • train.py: 用于训练模型的脚本。
  • test.py: 用于测试模型的脚本。
  • evaluate.py: 用于评估模型性能的脚本。
• README.md: 项目的主文档，包含项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的 Python 包。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下：

• train.py: 用于启动训练过程。
• test.py: 用于启动测试过程。
• evaluate.py: 用于启动评估过程。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：启动模型的训练过程。
  • 使用方法：在命令行中运行 python scripts/train.py，可以根据需要添加参数。

• test.py:

  • 功能：启动模型的测试过程。
  • 使用方法：在命令行中运行 python scripts/test.py，可以根据需要添加参数。

• evaluate.py:

  • 功能：启动模型的评估过程。
  • 使用方法：在命令行中运行 python scripts/evaluate.py，可以根据需要添加参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下：

• config.yaml: 主要的配置文件，包含训练和测试的参数。

配置文件介绍

• config.yaml:
  • 包含以下主要参数：
    • data_path: 数据集的路径。
    • batch_size: 训练和测试的批次大小。
    • learning_rate: 学习率。
    • num_epochs: 训练的轮数。
    • model_save_path: 模型保存的路径。

示例配置文件内容：

data_path: 'path/to/dataset'
batch_size: 32
learning_rate: 0.001
num_epochs: 100
model_save_path: 'path/to/save/model'

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以调整训练和测试的配置。

EraseNet项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/er/EraseNet