Awesome-Interaction-Aware-Trajectory-Prediction 使用指南

本指南旨在帮助您深入了解并快速上手 Awesome-Interaction-Aware-Trajectory-Prediction 这一开源项目，它专注于交互感知轨迹预测技术。我们将从项目的目录结构开始，逐步介绍启动文件以及配置文件的关键细节。

1. 项目目录结构及介绍

Awesome-Interaction-Aware-Trajectory-Prediction/
├── data                # 数据存放目录，包括预处理数据和样例数据集
│   ├── ...
├── models              # 模型代码目录，包含核心预测模型
│   ├── model.py
│   └── ...
├── scripts             # 脚本文件夹，用于执行训练、测试等任务
│   ├── train.sh
│   └── evaluate.py
├── utils               # 辅助函数和工具模块
│   ├── data_loader.py
│   └── ...
├── config.py           # 配置文件，定义了实验的各种参数
├── requirements.txt    # 项目依赖库列表
└── README.md           # 项目说明文档

• data: 存放所有相关数据集，包括原始数据与预处理后的结果。
• models: 包含项目的神经网络模型实现，是进行预测的核心部分。
• scripts: 提供方便的脚本来运行训练或评估过程。
• utils: 含有各种辅助函数，如数据加载器，预处理函数等。
• config.py: 系统的核心配置文件，用户可以根据需求调整参数。
• requirements.txt: 列出了项目所需的所有Python库及其版本。

2. 项目的启动文件介绍

在 scripts 目录下，主要的启动文件是 train.sh 和 evaluate.py。

• train.sh: 一个bash脚本，用于启动模型的训练过程。通常，您需要根据您的环境设置相应的路径和配置，然后运行此脚本来开始训练。

• evaluate.py: 该Python脚本用于评估已训练模型的性能。通过指定模型的路径和数据集参数，可以在测试集上计算预测精度。

3. 项目的配置文件介绍

• config.py: 此文件包含了项目运行所需的全部配置参数，关键参数包括但不限于：

  • dataset_path: 数据集的路径。
  • model_config: 关于模型架构的详细配置，比如隐藏层的大小、激活函数的选择等。
  • training_params: 训练相关的参数，包括学习率、批次大小、迭代轮数等。
  • logging_params: 日志记录的相关设置，确保您可以追踪训练进展。

配置文件允许用户根据自己的实验需求灵活调整各项参数，是控制项目行为的关键所在。

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遵循以上指导，您应该能够顺利导航该项目的各个部分，并根据实际需求进行定制和调优。开始您的交互感知轨迹预测探索之旅吧！