Slimmable Networks 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

Simmable Networks 项目目录结构如下：

slimmable_networks/
├── apps/                      # 配置文件目录
├── models/                    # 模型定义和操作相关文件
├── utils/                     # 工具类文件
├── train.py                   # 训练脚本
├── README.md                  # 项目说明文件
├── LICENSE                    # 项目许可证文件
├── .gitignore                 # Git 忽略文件

• apps/：包含所有应用的配置文件，这些配置文件定义了训练和测试的参数。
• models/：包含项目中使用的神经网络模型的结构定义和相关的操作代码。
• utils/：包含一些通用的工具函数，如数据加载和预处理等。
• train.py：是项目的启动文件，用于开始模型的训练或测试过程。
• README.md：项目的说明文件，包含了项目的基本信息和如何使用项目的说明。
• LICENSE：项目的许可证文件，说明了项目的使用和分发条款。
• .gitignore：指定了Git应该忽略的文件和目录，以避免将不必要或不应该提交的文件上传到仓库。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py，它包含了启动训练或测试过程所需的全部代码。这个脚本接受命令行参数来指定配置文件，然后根据配置文件中的参数来设置数据集、模型和训练过程。

以下是 train.py 的基本使用方法：

python train.py app:{apps/***.yml}

其中 {apps/***.yml} 是一个配置文件的路径，它告诉脚本如何配置和执行训练或测试。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 apps/ 目录下，以 YAML 格式编写。这些配置文件包含了模型训练或测试所需的所有参数，例如数据集路径、模型结构、训练参数（如学习率、批量大小等）。

一个典型的配置文件可能如下所示：

app: my_slimmable_model

# 数据集相关配置
dataset:
  name: ImageNet
  root: /path/to/imagenet

# 模型相关配置
model:
  name: S-MobileNet
  width: 1.0

# 训练相关配置
train:
  epochs: 100
  batch_size: 128
  learning_rate: 0.1

在这个例子中，配置文件定义了一个应用 my_slimmable_model，指定了要使用的数据集（ImageNet）和模型（S-MobileNet），以及一些训练参数，如训练的轮数、批量大小和学习率。

用户可以根据自己的需要修改这些配置文件，以适应不同的训练或测试场景。