MLP-KAN 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

MLP-KAN 项目的目录结构如下所示：

MLP-KAN/
├── data/                       # 存储数据集
├── docs/                       # 项目文档
├── models/                     # 模型代码
│   ├── __init__.py
│   └── mlp_kan.py              # MLP-KAN 模型定义
├── notebooks/                  # Jupyter 笔记本
├── scripts/                    # 脚本文件
│   ├── __init__.py
│   ├── preprocess.py           # 数据预处理脚本
│   └── train.py                # 训练脚本
├── tests/                      # 测试代码
├── config.py                   # 配置文件
└── requirements.txt            # 项目依赖

• data/：存放项目所需的数据集。
• docs/：项目文档，用于存放与项目相关的说明文档。
• models/：包含项目所需的模型代码，例如 mlp_kan.py 定义了 MLP-KAN 模型。
• notebooks/：Jupyter 笔记本文件，可用于数据分析、模型调优等。
• scripts/：存放项目运行所需的脚本，如 preprocess.py 用于数据预处理，train.py 用于启动模型训练。
• tests/：测试代码，用于确保项目的各个部分按预期工作。
• config.py：项目的配置文件，用于定义项目运行时的参数配置。
• requirements.txt：项目依赖文件，列出了项目运行所需的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 scripts/train.py 脚本进行的。该脚本负责加载配置文件、加载数据、初始化模型以及执行训练过程。

以下是 train.py 的基本结构：

import config
from models.mlp_kan import MLPKAN
from data import load_data

def main():
    # 加载配置
    config = config.Config()
    
    # 加载数据
    data = load_data(config.data_path)
    
    # 初始化模型
    model = MLPKAN(config)
    
    # 训练模型
    model.train(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件为 config.py，该文件定义了项目运行时所需的各项参数。这些参数包括但不限于数据路径、模型超参数、训练参数等。

以下是 config.py 的基本结构：

class Config:
    def __init__(self):
        self.data_path = 'data/dataset.csv'
        self.model_epochs = 10
        self.batch_size = 32
        # 其他参数...

    def get(self, key):
        return getattr(self, key)

在项目中的其他部分，可以通过实例化 Config 类来获取配置参数，例如：

config = Config()
data_path = config.get('data_path')

这样就可以确保整个项目中使用的配置参数是一致的。