FaceSlim 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

FaceSlim 项目的目录结构如下所示：

FaceSlim/
├── data/                # 存储训练数据
├── docs/                # 文档目录
├── examples/            # 示例代码和脚本
├── faceslim/            # FaceSlim 的核心代码库
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py       # 数据集处理
│   ├── model.py         # 模型定义
│   ├── trainer.py       # 训练器
│   └── utils.py         # 工具类
├── requirements.txt     # 项目依赖
├── setup.py             # 项目设置
├── tests/               # 单元测试
└── train.py             # 训练脚本

详细介绍：

• data/：存放训练和测试数据集。
• docs/：存放项目文档，包括本文档。
• examples/：提供了一些示例代码和脚本，用于展示如何使用 FaceSlim。
• faceslim/：包含了 FaceSlim 的主要代码，包括数据集处理、模型定义、训练器以及一些工具类。
• requirements.txt：列出了项目运行所需的所有依赖库。
• setup.py：项目设置文件，通常用于安装项目。
• tests/：包含项目的单元测试。
• train.py：项目的主要训练脚本，用于启动模型训练过程。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py，该文件负责初始化训练环境、加载数据集、定义模型、设置训练器，并开始训练过程。

以下是 train.py 的主要部分：

import argparse
from faceslim.trainer import Trainer

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Train FaceSlim model')
    parser.add_argument('--config', type=str, default='config.yaml', help='配置文件路径')
    args = parser.parse_args()
    
    trainer = Trainer(config_path=args.config)
    trainer.train()

if __name__ == '__main__':
    main()

通过命令行执行 train.py 时，可以指定配置文件路径。如果不指定，默认使用 config.yaml。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.yaml，该文件定义了模型训练所需的所有参数，包括数据集路径、模型参数、训练参数等。

以下是 config.yaml 的示例内容：

dataset:
  train: ./data/train
  val: ./data/val

model:
  name: resnet18
  pretrained: true

train:
  batch_size: 32
  epochs: 20
  learning_rate: 0.001

配置文件通过 YAML 格式定义了数据集的路径、使用的模型名称、是否加载预训练模型、训练时的批次大小、训练周期和学习率等参数。这些参数在 train.py 中被读取并用于训练过程。