Weasel 项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

Weasel 是一个基于 PyTorch-Lightning 的框架，用于实现端到端的弱监督学习。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

• configs/: 存放配置文件，定义了项目的各种参数。
• examples/: 包含了一些示例代码和笔记本，用于展示如何使用 Weasel 处理自己的数据集和标签函数。
• weasel/: Weasel 的主模块，包含了实现弱监督学习所需的核心代码。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE: Apache-2.0 许可证文件。
• README.md: 项目的说明文件，包含了项目的基本信息和使用指南。
• env_gpu.yml: 定义了使用 GPU 的环境配置。
• env_gpu_minimal.yml: 定义了最小化 GPU 环境配置。
• setup.py: 用于安装 Weasel 包的 Python 脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动通常涉及以下几个步骤：

• 创建一个新的 Python 环境（推荐，但可选）：

  conda create --name weasel python=3.9
  conda activate weasel
  

• 从源代码安装 Weasel：

  python -m pip install git+https://github.com/autonlab/weasel#egg=weasel[all]
  

  或者，进行可编辑安装：

  git clone https://github.com/autonlab/weasel.git
  cd weasel
  pip install -e .[all]
  

• 如果选择最小化依赖安装，可以使用以下命令：

  python -m pip install git+https://github.com/autonlab/weasel
  

  并使用以下命令创建环境：

  conda env create -f env_gpu_minimal.yml
  

• 启动 Weasel 的示例脚本，例如 examples/starter_tutorial.ipynb，这是一个包含详细说明和代码的高层次入门教程。

3. 项目的配置文件介绍

Weasel 使用 Hydra 配置系统来管理配置文件。以下是一些基本的配置文件介绍：

• config.yaml: 默认的配置文件，定义了项目的通用设置。
• defaults.yaml: 包含了默认配置的文件，可以为不同的运行环境提供基础配置。
• overrides.yaml: 用于覆盖默认配置的文件，可以根据需要自定义项目设置。

配置文件通常包含以下部分：

• data: 数据相关配置，如数据集路径、批处理大小等。
• model: 模型相关配置，如模型架构、学习率、优化器等。
• train: 训练相关配置，如训练轮数、日志记录等。
• test: 测试相关配置，如测试数据集路径、评估指标等。

通过修改这些配置文件，用户可以根据自己的需求调整项目的行为。在启动项目之前，建议仔细阅读和调整配置文件，以确保项目按照预期运行。