RestoreFormer使用指南

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项目目录结构及介绍

本节将详细介绍RestoreFormer项目的目录布局及其主要文件功能，帮助您快速理解项目组织方式。

RestoreFormer/
├── configs                    # 配置文件夹，存放所有实验配置
│   ├── <实验名>.yaml           # 示例配置文件，定义模型参数、训练和测试设置等
├── models                     # 模型相关代码，包括核心网络架构
│   ├── restore_former.py      # 主要模型实现文件
├── scripts                    # 脚本集合，用于数据预处理、训练和评估任务
│   ├── train.sh               # 训练脚本示例
│   └── test.sh                # 测试脚本示例
├── datasets                   # 数据集处理模块，可能包含数据加载器和预处理逻辑
├── utils                      # 辅助工具函数，如日志记录、指标计算等
├── README.md                  # 项目说明文件
└── main.py                    # 入口程序，通常用于启动训练或评估过程

此目录结构清晰地划分了不同功能模块，便于开发者快速定位和修改相应部分。

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项目启动文件介绍

main.py

作为项目的主入口点，main.py负责初始化配置、加载数据集、实例化模型、设置训练和测试循环等关键流程。用户可以通过传递不同的命令行参数或直接在代码中指定具体配置文件路径来执行不同的任务（如训练、验证或推理）。它协调各组件工作，是理解和启动项目的关键节点。

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项目配置文件介绍

配置文件 (<实验名>.yaml)

配置文件位于configs目录下，是自定义实验设置的核心。一个典型的配置文件.yaml会涵盖以下几方面：

• 模型参数：定义使用的模型架构细节，包括网络结构、预训练权重路径等。
• 数据集设置：指定训练和验证数据的路径、数据集名称、批处理大小等。
• 训练参数：学习率、优化器类型、训练轮次等，控制训练过程的重要参数。
• 测试设置：如何进行模型评估，包括评估频率、保存预测结果的路径等。
• 环境设置：可能包括必要的环境变量或特定依赖项的指示。

配置文件允许用户无需改动源码即可调整实验条件，实现高度可定制化的训练与评估流程。

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以上就是RestoreFormer项目的基本使用指南，从了解其结构到掌握启动与配置的要点。通过深入这些模块，您可以更高效地运用这一项目于您的研究或开发工作中。