【亲测免费】 YouTube-8M 开源项目使用教程
2026-01-22 05:25:14作者:范靓好Udolf
1. 项目的目录结构及介绍
youtube-8m/
├── README.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── setup.py
├── requirements.txt
├── data/
│ ├── download_and_preprocess_data.sh
│ └── ...
├── models/
│ ├── frame_level/
│ │ ├── model.py
│ │ └── ...
│ └── segment_level/
│ ├── model.py
│ └── ...
├── trainers/
│ ├── trainer.py
│ └── ...
├── evaluators/
│ ├── evaluator.py
│ └── ...
├── utils/
│ ├── utils.py
│ └── ...
└── config/
├── config.yaml
└── ...
目录结构介绍
- README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南,说明如何为项目贡献代码。
- LICENSE: 项目的开源许可证。
- setup.py: 项目的安装脚本。
- requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
- data/: 数据下载和预处理的脚本。
- models/: 包含不同级别的模型代码,如帧级别和段级别的模型。
- trainers/: 训练模型的脚本。
- evaluators/: 评估模型的脚本。
- utils/: 项目中使用的工具函数。
- config/: 项目的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
setup.py
setup.py 是项目的安装脚本,用于安装项目的依赖包和设置项目环境。可以通过以下命令安装项目:
python setup.py install
trainers/trainer.py
trainer.py 是项目的训练脚本,用于启动模型的训练过程。可以通过以下命令启动训练:
python trainers/trainer.py --config config/config.yaml
evaluators/evaluator.py
evaluator.py 是项目的评估脚本,用于评估训练好的模型性能。可以通过以下命令启动评估:
python evaluators/evaluator.py --config config/config.yaml
3. 项目的配置文件介绍
config/config.yaml
config.yaml 是项目的配置文件,包含了项目运行所需的各种参数设置,如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是配置文件的部分内容示例:
data:
train_data_path: "data/train.tfrecord"
eval_data_path: "data/eval.tfrecord"
model:
type: "frame_level"
hidden_units: 512
training:
batch_size: 32
epochs: 10
learning_rate: 0.001
配置文件介绍
- data: 数据路径配置,包括训练数据和评估数据的路径。
- model: 模型配置,包括模型类型和隐藏层单元数。
- training: 训练配置,包括批次大小、训练轮数和学习率。
通过修改 config.yaml 文件,可以调整项目的运行参数,以适应不同的需求和环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0134
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
501
3.66 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
66
20
暂无简介
Dart
748
180
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
870
490
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
318
134
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
150
882
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
298
347