grokking-pytorch 项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

grokking-pytorch 项目是一个开源项目，旨在帮助用户理解 PyTorch 的使用。以下是项目的目录结构及其简单介绍：

grokking-pytorch/
│
├── LICENSE.md           # MIT 许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
│
├── data/                # 存储数据集的目录
│   └── mnist/           # 存储MNIST数据集的子目录
│
├── models/              # 存储模型文件的目录
│
└── train.py             # 项目的主要启动和训练文件

• LICENSE.md: 包含项目的 MIT 许可证信息。
• README.md: 包含项目的基本介绍和说明。
• data/: 存储项目所需的数据集。
  • mnist/: 用于存储MNIST数据集。
• models/: 存储训练好的模型或模型参数文件。
• train.py: 项目的入口点，包含了启动和训练模型的所有代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py。以下是该文件的基本介绍：

train.py 是项目的主要执行文件，包含了以下功能：

• 解析命令行参数。
• 设置随机种子以确保实验可重复。
• 准备数据集，包括训练集和测试集。
• 定义和初始化模型。
• 定义优化器。
• 训练模型。
• 保存训练好的模型。

3. 项目的配置文件介绍

本项目主要通过命令行参数来进行配置，并没有独立的配置文件。在 train.py 中，使用 argparse 库来解析用户输入的命令行参数。以下是一些主要的配置参数：

• --batch-size: 训练时使用的批量大小，默认为 64。
• --epochs: 训练的轮数，默认为 10。
• --lr: 学习率，默认为 0.01。
• --momentum: SGD 优化器的动量，默认为 0.5。
• --no-cuda: 禁用 CUDA 训练。
• --seed: 随机种子，用于确保实验可重复。
• --save-interval: 多少批次后保存一次模型，默认为 10。
• --resume: 从上次保存的模型状态恢复训练。

用户可以通过命令行在运行 train.py 时传入这些参数，来调整模型的训练过程。