TransBTS 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

TransBTS 项目的目录结构如下：

TransBTS/
├── configs/
│   └── config.yaml
├── data/
│   ├── preprocess.py
│   └── dataset.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── transbts.py
│   └── utils.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── predict.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件。
• data/: 包含数据预处理和数据集处理的脚本。
• models/: 包含模型的定义和相关工具函数。
• scripts/: 包含训练、评估和预测的脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括：

• train.py: 用于启动训练过程。
• evaluate.py: 用于启动模型评估。
• predict.py: 用于启动模型预测。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：启动模型训练。
  • 使用方法：在终端中运行 python scripts/train.py。

• evaluate.py:

  • 功能：启动模型评估。
  • 使用方法：在终端中运行 python scripts/evaluate.py。

• predict.py:

  • 功能：启动模型预测。
  • 使用方法：在终端中运行 python scripts/predict.py。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，主要文件是 config.yaml。

配置文件介绍

• config.yaml:
  • 功能：包含模型的各种配置参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。
  • 内容示例：

    data:
      train_path: "path/to/train/data"
      val_path: "path/to/validation/data"
      test_path: "path/to/test/data"
    
    model:
      input_channels: 1
      num_classes: 4
      dropout_rate: 0.2
    
    training:
      batch_size: 4
      epochs: 100
      learning_rate: 0.001
    

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以调整模型的训练和运行配置。