PyTorch RVAE 项目使用指南

1. 项目目录结构及介绍

pytorch_RVAE/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── rvae.py
│   └── vae.py
├── notebooks/
│   └── RVAE_example.ipynb
├── scripts/
│   ├── preprocess.py
│   └── train.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_rvae.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录，包括原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• models/: 存放模型的定义文件，包括 rvae.py 和 vae.py。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于交互式演示和实验。
• scripts/: 存放脚本文件，包括数据预处理 (preprocess.py) 和模型训练 (train.py)。
• tests/: 存放测试文件，用于测试模型的正确性。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

scripts/train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练 RVAE 模型。该脚本的主要功能包括：

• 加载数据集
• 初始化模型
• 定义优化器和损失函数
• 进行模型训练
• 保存训练好的模型

使用方法

python scripts/train.py --config path/to/config.yaml

参数说明

• --config: 指定配置文件路径，配置文件中包含训练所需的各种参数。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件示例 (config.yaml)

data:
  dataset_path: "data/processed/dataset.pkl"
  batch_size: 64

model:
  hidden_dim: 256
  latent_dim: 128

training:
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001
  save_path: "models/trained_model.pth"

配置项说明

• data:

  • dataset_path: 数据集路径
  • batch_size: 批处理大小

• model:

  • hidden_dim: 模型隐藏层维度
  • latent_dim: 潜在空间维度

• training:

  • epochs: 训练轮数
  • learning_rate: 学习率
  • save_path: 训练好的模型保存路径

通过配置文件，用户可以方便地调整模型的超参数和训练设置，以适应不同的任务需求。