TensorNet 开源项目安装与使用指南

目录结构概览

当你克隆或下载 TensorNet 的仓库后，你会看到以下主要的目录和文件：

1. examples

该目录包含了示例代码，用于展示如何使用 TensorNet 构建和训练模型。

2. tensornet

这是 TensorNet 主要的源码目录，其中包含了库的核心功能以及工具函数。

a. core

这个子目录里封装了 TensorNet 的核心组件和算法，例如用于处理稀疏参数的逻辑和分布式计算的部分。

b. docs

提供了关于如何使用 TensorNet 的详细文档，包括各种配置选项和API说明。

3. tensornet-tools

这里包含了用于辅助开发和管理 TensorNet 的脚本和工具。

4. tests

用来存放单元测试和其他自动化测试的脚本，确保库的功能正确性和性能稳定。

5. thirdparty

集成第三方库的地方，这些库被TensorNet用于提供额外的功能或者提高性能。

6. tools

提供了用于编译、打包以及项目维护的工具集。

启动文件介绍

启动 TensorNet 应用的具体方式通常依赖于你的实际需求（如是在本地环境进行调试还是在分布式集群上执行）：

1. main.py

这可能是应用程序的入口点，你可以在这里定义模型结构、加载数据并启动训练流程。但是具体的名字可能会根据例子的不同有所变化，例如在 examples 目录下的不同案例中会有所不同。

2. runner.sh

一些复杂应用可能包含 shell 脚本来管理训练过程，比如调度资源、启动多个工作进程或服务。这往往涉及到分布式训练的情况。

配置文件介绍

TensorNet 提供了多种方式来调整其行为以适应不同的环境和需求：

1. .bazelrc

这是一个 Bazel 构建工具的配置文件，它允许你设定全局的构建规则和编译选项。

2. cfg

这里的文件可能是 JSON 或 YAML 格式，用于指定模型的超参数、数据路径以及训练细节。例如，在 examples/wide-deep 中的 cfg.yaml 文件就是这样的一个配置文件。

3. gitignore

虽然不是真正的“配置”文件，但.gitignore对于防止不需要的文件进入版本控制非常关键，比如二进制文件、缓存或日志文件等。

以上是对 TensorNet 项目的一些基础介绍，具体深入的使用细节还需要结合具体的开发文档和项目实践。