Uni-Perceiver 项目使用教程
2024-08-17 11:41:14作者:伍霜盼Ellen
1. 项目的目录结构及介绍
Uni-Perceiver 项目的目录结构如下:
Uni-Perceiver/
├── configs/
├── data/
├── figs/
├── tools/
├── uniperceiver/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── main.py
├── requirements.txt
├── run.sh
├── slurm_run.sh
目录介绍
configs/
: 包含项目的配置文件。data/
: 用于存放数据文件。figs/
: 存放项目相关的图表文件。tools/
: 包含一些实用工具脚本。uniperceiver/
: 项目的主要代码目录。.gitignore
: Git 忽略文件配置。LICENSE
: 项目的许可证文件。README.md
: 项目介绍和使用说明。main.py
: 项目的启动文件。requirements.txt
: 项目依赖的 Python 包列表。run.sh
: 运行项目的脚本。slurm_run.sh
: 用于 SLURM 集群的运行脚本。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 main.py
。这个文件负责初始化项目并启动主要的训练或推理过程。以下是 main.py
的基本结构和功能介绍:
# main.py
import argparse
import os
from uniperceiver.trainer import Trainer
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description="Uni-Perceiver Training and Inference")
parser.add_argument("--config", default="configs/default.yaml", help="Path to the config file")
parser.add_argument("--mode", default="train", choices=["train", "eval"], help="Mode: train or eval")
args = parser.parse_args()
# 加载配置文件
config = load_config(args.config)
# 初始化训练器
trainer = Trainer(config)
# 根据模式选择训练或评估
if args.mode == "train":
trainer.train()
elif args.mode == "eval":
trainer.evaluate()
if __name__ == "__main__":
main()
功能介绍
argparse
: 用于解析命令行参数。uniperceiver.trainer.Trainer
: 训练器类,负责训练和评估模型。load_config
: 加载配置文件的函数。main
: 主函数,根据命令行参数选择训练或评估模式。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 configs/
目录下,通常是一个 YAML 文件。以下是一个示例配置文件的内容:
# configs/default.yaml
model:
name: "Uni-Perceiver"
parameters:
learning_rate: 0.001
batch_size: 32
data:
train: "data/train.txt"
eval: "data/eval.txt"
train:
epochs: 10
save_interval: 1
eval:
metrics: ["accuracy", "f1_score"]
配置文件介绍
model
: 定义模型的名称和参数。name
: 模型名称。parameters
: 模型的训练参数,如学习率和批量大小。
data
: 定义数据路径。train
: 训练数据路径。eval
: 评估数据路径。
train
: 定义训练相关的参数。epochs
: 训练轮数。save_interval
: 模型保存间隔。
eval
: 定义评估相关的参数。metrics
: 评估指标,如准确率和 F1 分数。
通过以上配置文件,可以灵活地调整模型的训练和评估参数,以适应不同的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0267cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
144
1.93 K

deepin linux kernel
C
22
6

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
930
553

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
423
392

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
64
511