LearnToPayAttention 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

LearnToPayAttention/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── attention_module.py
│   └── resnet_with_attention.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据集的目录，包括原始数据和处理后的数据。
• models/: 存放模型定义的文件，包括注意力模块和带有注意力机制的ResNet模型。
• notebooks/: 存放Jupyter Notebook示例文件。
• scripts/: 存放训练和评估脚本。
• config/: 存放配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

• scripts/train.py: 训练模型的启动文件，可以通过命令行参数指定配置文件路径和其他训练参数。
• scripts/evaluate.py: 评估模型的启动文件，可以通过命令行参数指定模型路径和数据集路径。

3. 项目的配置文件介绍

• config/config.yaml: 配置文件，包含训练和评估的各种参数，如数据路径、模型参数、优化器参数等。

data:
  train_path: "data/processed/train"
  val_path: "data/processed/val"
  test_path: "data/processed/test"

model:
  name: "resnet_with_attention"
  num_classes: 10

training:
  batch_size: 32
  epochs: 50
  optimizer: "adam"
  learning_rate: 0.001

以上是 LearnToPayAttention 项目的基本教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。