NFNet PyTorch 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

nfnets_pytorch/
├── nfnets/
│   ├── __init__.py
│   ├── pretrained/
│   │   ├── F0_haiku.npz
│   │   ├── F1_haiku.npz
│   │   └── ...
│   ├── dataset.py
│   ├── default_config.yaml
│   ├── demo.ipynb
│   ├── eval.py
│   ├── pyproject.toml
│   ├── requirements.txt
│   ├── setup.cfg
│   └── train.py
├── .gitignore
├── .gitattributes
├── LICENSE
└── README.md

目录结构说明

• nfnets/: 核心代码目录，包含预训练模型、数据集处理、配置文件、训练和评估脚本等。
  • init.py: 模块初始化文件。
  • pretrained/: 存放预训练模型的权重文件。
  • dataset.py: 数据集处理脚本。
  • default_config.yaml: 默认配置文件。
  • demo.ipynb: 演示笔记本文件。
  • eval.py: 模型评估脚本。
  • pyproject.toml: 项目配置文件。
  • requirements.txt: 项目依赖文件。
  • setup.cfg: 项目设置文件。
  • train.py: 模型训练脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• .gitattributes: Git 属性配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练 NFNet 模型。该脚本会根据 default_config.yaml 中的配置参数进行模型的训练。

使用方法

python3 train.py --dataset /path/to/imagenet/

eval.py

eval.py 用于评估预训练模型的性能。你可以使用该脚本来验证模型的准确性。

使用方法

python3 eval.py --pretrained pretrained/F0_haiku.npz --dataset path/to/imagenet/valset/

3. 项目的配置文件介绍

default_config.yaml

default_config.yaml 是项目的默认配置文件，包含了训练和评估过程中所需的参数配置。

配置文件示例

# 训练参数
train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

# 数据集路径
dataset:
  path: /path/to/imagenet/

# 模型参数
model:
  name: NFNet_F0
  pretrained: pretrained/F0_haiku.npz

pyproject.toml

pyproject.toml 是项目配置文件，用于定义项目的元数据和依赖。

配置文件示例

[project]
name = "nfnets_pytorch"
version = "0.1.0"
description = "Pre-trained NFNets with high ImageNet accuracy"
authors = ["benjs"]
license = "Apache-2.0"

[tool.poetry]
dependencies = {
    "torch": "^1.8.0",
    "numpy": "^1.19.5",
    "pyyaml": "^5.4.1"
}

通过以上配置文件，你可以轻松地调整项目的训练参数、数据集路径以及模型配置。