PINet_new 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

PINet_new 项目的目录结构如下：

PINet_new/
├── data_loader.py
├── model.py
├── test.py
├── train.py
├── config/
│   ├── config.yaml
├── data/
│   ├── train/
│   ├── test/
├── weights/
│   ├── pre_trained_model.pth
├── README.md

目录结构介绍

• data_loader.py: 数据加载模块，负责从数据集中加载训练和测试数据。
• model.py: 模型定义模块，包含 PINet 网络的定义。
• test.py: 测试模块，用于测试模型在测试数据上的表现。
• train.py: 训练模块，用于训练模型。
• config/: 配置文件目录，包含项目的配置文件。
• data/: 数据目录，包含训练和测试数据集。
• weights/: 模型权重目录，包含预训练的模型权重文件。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练启动文件，用于启动模型训练过程。主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化数据加载器。
• 初始化模型。
• 定义损失函数和优化器。
• 进行模型训练。

test.py

test.py 是项目的测试启动文件，用于启动模型测试过程。主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化数据加载器。
• 加载预训练模型。
• 进行模型测试。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，位于 config/ 目录下。该文件包含了项目运行所需的各种配置参数，例如：

• 数据集路径
• 模型权重路径
• 训练参数（如学习率、批次大小等）
• 测试参数

配置文件示例：

data:
  train_path: "data/train"
  test_path: "data/test"

model:
  weights_path: "weights/pre_trained_model.pth"

train:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 32

test:
  batch_size: 16

通过修改 config.yaml 文件，可以灵活地调整项目的运行参数。