RobNets 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

RobNets 项目的目录结构如下：

RobNets/
├── checkpoint/
├── data/
├── experiments/
│   ├── RobNet_free_cifar10/
│   │   └── config.py
│   ├── RobNet_large_cifar10/
│   │   └── config.py
│   └── ...
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── robnet.py
│   └── ...
├── requirements.txt
├── main.py
└── README.md

目录结构介绍：

• checkpoint/：存储预训练模型的文件夹。
• data/：存储数据集的文件夹。
• experiments/：包含不同实验配置的文件夹，每个子文件夹中包含一个 config.py 文件。
• models/：包含模型定义的文件夹，如 robnet.py。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。
• main.py：项目的启动文件。
• README.md：项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件负责加载配置、初始化模型、进行训练或测试等操作。

启动文件主要功能：

• 加载实验配置文件。
• 初始化模型。
• 进行训练或测试。

示例命令：

python main.py --config=' /experiments/RobNet_free_cifar10/config.py' --eval_only

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 experiments/ 目录下的各个子文件夹中，每个子文件夹包含一个 config.py 文件。

配置文件主要内容：

• 数据集路径。
• 模型参数。
• 训练和测试的参数设置。

示例配置文件内容（experiments/RobNet_free_cifar10/config.py）：

# 数据集路径
data_path = ' /data/'

# 模型参数
model_param = {
    'architecture': 'RobNet_free',
    'num_classes': 10
}

# 训练参数
train_param = {
    'batch_size': 64,
    'epochs': 100,
    'learning_rate': 0.001
}

# 测试参数
test_param = {
    'batch_size': 64
}

通过修改这些配置文件，可以调整实验的具体设置。