License-super-resolution 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

License-super-resolution 项目的目录结构如下：

License-super-resolution/
├── data/
│   ├── test/
│   └── train/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── model.py
├── scripts/
│   ├── eval.py
│   └── train.py
├── config.yaml
├── LICENSE
├── README.md
└── setup.py

目录介绍

• data/: 存放训练和测试数据集的目录。
  • test/: 测试数据集。
  • train/: 训练数据集。
• models/: 存放模型定义的文件。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • model.py: 模型定义文件。
• scripts/: 存放训练和评估脚本的目录。
  • eval.py: 评估脚本。
  • train.py: 训练脚本。
• config.yaml: 配置文件，用于设置项目参数。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括 train.py 和 eval.py。

train.py

train.py 是用于训练模型的脚本。使用方法如下：

python scripts/train.py --config config.yaml

eval.py

eval.py 是用于评估模型的脚本。使用方法如下：

python scripts/eval.py --config config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.yaml，它包含了项目运行所需的各种参数设置。

配置文件内容示例

data:
  train_path: "data/train"
  test_path: "data/test"
model:
  name: "super_resolution_model"
  params:
    learning_rate: 0.001
    batch_size: 16
training:
  epochs: 100
  save_interval: 10

配置文件参数说明

• data: 数据路径设置。
  • train_path: 训练数据路径。
  • test_path: 测试数据路径。
• model: 模型参数设置。
  • name: 模型名称。
  • params: 模型参数。
    • learning_rate: 学习率。
    • batch_size: 批大小。
• training: 训练参数设置。
  • epochs: 训练轮数。
  • save_interval: 模型保存间隔。