SDE-Net 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

SDE-Net 项目的目录结构如下：

SDE-Net/
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── setup.py
├── sde_net/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   ├── train.py
│   ├── utils.py
│   └── config/
│       ├── default_config.yaml
│       └── custom_config.yaml
└── examples/
    ├── example_1.py
    └── example_2.py

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• LICENSE: 项目许可证，采用 Apache-2.0 许可证。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• sde_net/: 项目核心代码目录。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • model.py: 定义 SDE-Net 模型的文件。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • utils.py: 工具函数文件。
  • config/: 配置文件目录。
    • default_config.yaml: 默认配置文件。
    • custom_config.yaml: 自定义配置文件。
• examples/: 示例代码目录，包含如何使用 SDE-Net 的示例脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 sde_net/train.py，该文件负责训练 SDE-Net 模型。以下是 train.py 的主要功能：

• 加载配置文件。
• 初始化模型。
• 定义训练过程。
• 保存训练结果。

使用方法

python sde_net/train.py --config sde_net/config/default_config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 sde_net/config/ 目录下，主要包括 default_config.yaml 和 custom_config.yaml。

default_config.yaml

默认配置文件，包含模型训练的基本参数，如学习率、批次大小、训练轮数等。

custom_config.yaml

自定义配置文件，用户可以根据需要修改配置参数，以适应不同的训练需求。

配置文件示例

learning_rate: 0.001
batch_size: 32
num_epochs: 100
...

通过修改配置文件，用户可以灵活调整模型训练的参数，以达到最佳的训练效果。