PQ-NET 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

PQ-NET/
├── config/
│   ├── config_file1.py
│   ├── config_file2.py
│   └── ...
├── data/
│   ├── dataset1/
│   ├── dataset2/
│   └── ...
├── evaluation/
│   ├── eval_script1.py
│   ├── eval_script2.py
│   └── ...
├── networks/
│   ├── network_module1.py
│   ├── network_module2.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── script1.sh
│   ├── script2.sh
│   └── ...
├── util/
│   ├── utility_module1.py
│   ├── utility_module2.py
│   └── ...
├── voxelization/
│   ├── voxelization_script1.py
│   ├── voxelization_script2.py
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── train.py
├── test.py
└── ...

目录结构介绍

• config/: 存放项目的配置文件，如超参数设置等。
• data/: 存放数据集文件，包括预处理后的数据。
• evaluation/: 存放评估脚本，用于评估模型的性能。
• networks/: 存放网络模型的实现代码。
• scripts/: 存放训练和测试的脚本文件。
• util/: 存放各种实用工具模块。
• voxelization/: 存放体素化相关的脚本和代码。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• train.py: 项目的训练启动文件。
• test.py: 项目的测试启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练启动文件，用于启动模型的训练过程。该文件通常会读取配置文件中的参数，加载数据集，初始化模型，并开始训练。

test.py

test.py 是项目的测试启动文件，用于启动模型的测试过程。该文件通常会加载训练好的模型，读取测试数据，并进行评估。

3. 项目的配置文件介绍

config/

config/ 目录下存放了项目的配置文件，这些文件通常包含了模型的超参数设置、数据路径、训练参数等。

示例配置文件

# config/config_file1.py

# 数据路径
data_path = "data/dataset1"

# 模型超参数
learning_rate = 0.001
batch_size = 32
num_epochs = 100

# 其他配置
...

这些配置文件在训练和测试过程中会被读取，以确保模型在不同环境下的一致性。

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通过以上内容，您可以了解如何使用和配置 PQ-NET 项目。希望这份教程对您有所帮助！