PyTorch Transformer for RUL Prediction 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

PyTorch-Transformer-for-RUL-Prediction/
├── data/
│   └── FD001/
├── models/
│   └── model.py
├── configs/
│   └── config.yaml
├── train.py
├── evaluate.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据集的目录，例如 FD001 数据集。
• models/: 包含模型的定义文件 model.py。
• configs/: 包含配置文件 config.yaml。
• train.py: 训练模型的启动文件。
• evaluate.py: 评估模型的脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练模型。可以通过以下命令启动训练：

python train.py --dataset FD001

该脚本会读取配置文件 configs/config.yaml，并根据配置进行模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

configs/config.yaml 是项目的配置文件，包含模型训练的各种参数设置，例如：

dataset: FD001
batch_size: 32
epochs: 100
learning_rate: 0.001

• dataset: 指定使用的数据集。
• batch_size: 批处理大小。
• epochs: 训练轮数。
• learning_rate: 学习率。

通过修改配置文件中的参数，可以调整模型的训练行为。

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以上是 PyTorch Transformer for RUL Prediction 项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！