AutoInt 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

AutoInt 是一个基于深度学习的自动化特征交互和自动模型选择的开源项目。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

• docs/: 存放项目的文档。
• examples/: 包含了一些示例代码和实验脚本，方便用户快速上手。
• scripts/: 存放了一些实用的脚本文件，如数据预处理、模型训练等。
• src/: 项目的核心代码库，包括数据预处理、模型定义、训练和测试等模块。
  • datasets/: 数据集处理相关代码。
  • layers/: 自定义的神经网络层。
  • models/: 不同模型的实现代码。
  • trainers/: 模型训练相关代码。
  • utils/: 一些工具函数和类。
• tests/: 测试代码，用于保证代码质量。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目配置文件，用于安装项目作为Python包。
• README.md: 项目说明文件，包含项目简介、安装指南、使用说明等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 src/ 目录下的某个入口脚本，例如 main.py 或 train.py。以下是一个典型的启动文件内容介绍：

# main.py

import os
import sys

from src.models import AutoIntModel
from src.trainers import Trainer

def main():
    # 加载配置文件
    config = load_config('config.yaml')
    
    # 创建模型实例
    model = AutoIntModel(config)
    
    # 创建训练器实例
    trainer = Trainer(model, config)
    
    # 开始训练
    trainer.train()

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个脚本中，首先加载了配置文件，然后创建了模型和训练器的实例，并调用训练器的 train 方法来开始训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是 yaml 或 json 格式，存放于项目的 src/ 或根目录下。配置文件包含了模型和训练过程所需的所有参数。以下是一个配置文件的示例：

# config.yaml

model:
  input_dim: 128
  hidden_dim: 256
  output_dim: 64
  dropout: 0.5

train:
  epochs: 100
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  device: 'cuda'

data:
  train_path: 'data/train.csv'
  valid_path: 'data/valid.csv'
  test_path: 'data/test.csv'

在这个配置文件中，定义了模型的参数（如输入维度、隐藏层维度等）、训练参数（如迭代次数、批量大小、学习率等）以及数据集的路径。这些参数会在项目启动时被加载，并用于初始化模型和训练过程。