Perceiver IO 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Perceiver IO 项目的目录结构如下：

perceiver-io/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── perceiver/
│   ├── __init__.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── perceiver.py
│   │   ├── perceiver_io.py
│   │   └── perceiver_ar.py
│   ├── training/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── trainer.py
│   │   └── utils.py
│   └── inference/
│       ├── __init__.py
│       ├── inference.py
│       └── utils.py
├── examples/
│   ├── example_train.py
│   └── example_inference.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── test_models.py
    └── test_training.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• perceiver/: 核心代码目录。
  • models/: 包含 Perceiver、Perceiver IO 和 Perceiver AR 模型的实现。
  • training/: 包含训练模型的脚本和工具。
  • inference/: 包含推理模型的脚本和工具。
• examples/: 包含示例训练和推理脚本。
• tests/: 包含测试脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 examples/ 目录下：

• example_train.py: 用于启动模型训练的示例脚本。
• example_inference.py: 用于启动模型推理的示例脚本。

启动文件介绍

• example_train.py: 该脚本用于启动模型训练，可以通过命令行参数配置训练参数。
• example_inference.py: 该脚本用于启动模型推理，可以通过命令行参数配置推理参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 perceiver/training/ 和 perceiver/inference/ 目录下：

• perceiver/training/trainer.py: 包含训练配置的脚本。
• perceiver/inference/inference.py: 包含推理配置的脚本。

配置文件介绍

• trainer.py: 该脚本包含训练模型的配置，如学习率、批大小、训练轮数等。
• inference.py: 该脚本包含推理模型的配置，如输入数据路径、输出数据路径等。

以上是 Perceiver IO 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助。