Transformer-ocr 项目使用教程

Transformer-ocr 项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tra/Transformer-ocr

1. 项目的目录结构及介绍

Transformer-ocr/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── transformer.py
│   └── utils.py
├── configs/
│   └── config.yaml
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据集的目录，包括原始数据(raw/)和处理后的数据(processed/)。
• models/: 存放模型定义的文件，如 transformer.py 定义了Transformer模型，utils.py 包含了一些辅助函数。
• configs/: 存放配置文件，如 config.yaml 包含了模型的配置参数。
• scripts/: 存放训练和评估脚本，如 train.py 用于训练模型，evaluate.py 用于评估模型。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

scripts/train.py

train.py 是项目的启动文件之一，用于训练Transformer模型。主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 读取数据集。
• 定义模型、优化器和损失函数。
• 进行模型训练。

使用方法：

python scripts/train.py --config configs/config.yaml

scripts/evaluate.py

evaluate.py 是另一个启动文件，用于评估训练好的模型。主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 读取测试数据集。
• 加载训练好的模型。
• 进行模型评估。

使用方法：

python scripts/evaluate.py --config configs/config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

configs/config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，包含了模型训练和评估所需的各种参数。主要参数包括：

• data_path: 数据集路径。
• model_params: 模型参数，如输入维度、隐藏层大小等。
• train_params: 训练参数，如学习率、批次大小等。
• eval_params: 评估参数，如评估批次大小等。

示例配置：

data_path: "data/processed/"
model_params:
  input_dim: 256
  hidden_dim: 512
  num_layers: 6
  num_heads: 8
  dropout: 0.1
train_params:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 32
  num_epochs: 10
eval_params:
  batch_size: 64

通过修改 config.yaml 文件，可以调整模型的训练和评估行为。

Transformer-ocr Handwritten text recognition using transformers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tra/Transformer-ocr