LYT-Net 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

LYT-Net 项目目录结构如下所示：

LYT-Net/
├── LICENSE
├── README.md
├── PyTorch
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── ...
├── TensorFlow
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── ...
├── figs
│   └── ...
└── ...

• LICENSE：项目的许可证文件，本项目采用 MIT 许可证。
• README.md：项目的说明文件，包含项目介绍、安装、使用方法等信息。
• PyTorch：包含基于 PyTorch 库的模型训练和测试脚本。
• TensorFlow：包含基于 TensorFlow 库的模型训练和测试脚本。
• figs：存放项目相关的图表和图片文件。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件位于 PyTorch 和 TensorFlow 文件夹中，分别为 train.py 和 test.py。

• train.py：用于训练 LYT-Net 模型的 Python 脚本。运行此脚本将开始模型的训练过程。
• test.py：用于测试 LYT-Net 模型的 Python 脚本。运行此脚本将使用预训练模型对测试数据进行处理，并输出结果。

3. 项目的配置文件介绍

本项目没有独立的配置文件。项目的配置主要通过修改启动文件中的参数进行。

在 train.py 和 test.py 脚本中，你可以找到以下配置参数：

• --data_path：训练或测试数据集的路径。
• --model_path：预训练模型权重文件的路径，如果是训练则不需要设置。
• --batch_size：每个批次处理的数据大小。
• --epochs：训练的轮数。
• --learning_rate：学习率。

根据实际需要，修改这些参数即可改变项目的运行配置。例如，修改 train.py 中的 --batch_size 参数如下：

parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=16, help='input batch size for training (default: 16)')

将 default 值更改为其他数值，如 32 或 64，即可调整每批处理的数据大小。