【亲测免费】 Transformer-MM-Explainability 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Transformer-MM-Explainability/
├── data/
│   └── ...  # 数据文件
├── models/
│   └── ...  # 模型定义文件
├── utils/
│   └── ...  # 工具函数和辅助文件
├── configs/
│   └── ...  # 配置文件
├── scripts/
│   └── ...  # 脚本文件
├── README.md
├── requirements.txt
└── main.py

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• models/: 包含模型的定义和实现。
• utils/: 包含各种工具函数和辅助文件。
• configs/: 存放项目的配置文件。
• scripts/: 包含一些可执行的脚本文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• main.py: 项目的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、构建模型并启动训练或推理过程。以下是 main.py 的主要功能模块：

import argparse
from configs.config import Config
from models.model import Model
from utils.data_loader import DataLoader

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Transformer-MM-Explainability")
    parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/default.yaml", help="Path to the config file.")
    args = parser.parse_args()

    config = Config(args.config)
    data_loader = DataLoader(config)
    model = Model(config)

    if config.train:
        model.train(data_loader)
    else:
        model.evaluate(data_loader)

if __name__ == "__main__":
    main()

• argparse: 解析命令行参数。
• Config: 加载配置文件。
• DataLoader: 加载数据。
• Model: 构建和训练模型。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于 configs/ 目录下，以 .yaml 或 .json 格式存储。以下是一个示例配置文件 default.yaml 的内容：

train: true
batch_size: 32
learning_rate: 0.001
num_epochs: 10
data_path: "data/dataset.csv"
model_path: "models/model.pth"

• train: 是否进行训练。
• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练轮数。
• data_path: 数据文件路径。
• model_path: 模型保存路径。

通过修改配置文件，可以调整训练参数、数据路径和模型保存路径等。

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以上是 Transformer-MM-Explainability 项目的基本使用教程，包括项目的目录结构、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。