VQA_ReGAT 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

VQA_ReGAT 项目目录结构如下：

VQA_ReGAT/
├── data/                # 存储数据集相关文件
├── models/              # 包含所有模型定义和实现
├── notebooks/           # Jupyter 笔记本，用于实验和数据分析
├── output/              # 存储训练模型的结果和日志
├── preprocessing/       # 数据预处理相关脚本
├── src/                 # 源代码，包括训练、测试和评估脚本
│   ├── dataset/         # 数据集加载和预处理
│   ├── evaluate/        # 评估模型性能的脚本
│   ├── model/           # 模型构建和训练
│   └── utils/           # 工具函数和类
├── tests/               # 测试代码
├── requirements.txt     # 项目依赖的Python包
├── setup.py             # 项目设置文件
└── README.md            # 项目说明文档

• data/: 存储项目所使用的数据集。
• models/: 包含了项目中使用的所有模型的结构定义和实现。
• notebooks/: 包含了使用 Jupyter Notebook 进行实验和数据分析的文件。
• output/: 存储训练模型时的结果和日志文件。
• preprocessing/: 包含数据预处理相关的脚本，用于准备训练数据。
• src/: 源代码文件夹，包括项目的所有主要脚本和模块。
  • dataset/: 数据集加载和预处理代码。
  • evaluate/: 模型性能评估脚本。
  • model/: 模型的构建和训练代码。
  • utils/: 一些工具函数和类，用于项目的不同部分。
• tests/: 包含了项目的测试代码。
• requirements.txt: 列出了项目运行所依赖的Python包。
• setup.py: 项目设置文件，用于配置项目环境。
• README.md: 项目的说明文档，介绍了项目的基本信息和如何使用。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于 src/ 目录下的脚本。以下是主要的启动文件及其作用：

• train.py: 用于启动模型训练过程的脚本。
• evaluate.py: 用于评估模型性能的脚本。
• test.py: 用于测试模型在测试集上的表现的脚本。

通常情况下，您可以从命令行运行这些脚本，例如：

python src/train.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于 src/ 目录下的 config.py 文件。这个文件中定义了项目运行时需要使用的一些参数，例如数据集路径、模型参数、训练参数等。

以下是 config.py 的一个示例结构：

# 配置文件示例
class Config:
    def __init__(self):
        self.data_path = 'path/to/data'
        self.model_name = 'ReGAT'
        self lr = 0.001
        self.batch_size = 32
        self.epochs = 10
        # 其他配置参数...

在项目运行时，您可以通过修改这个文件中的参数来调整模型的行为，以适应不同的需求和实验设置。