开源项目教程：Convolutional Vision Transformers

1. 项目的目录结构及介绍

convolution-vision-transformers/
├── checkpoints/
├── configs/
├── data/
├── models/
├── scripts/
├── tests/
├── utils/
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• checkpoints/: 用于存放训练好的模型检查点。
• configs/: 包含项目的配置文件。
• data/: 用于存放数据集。
• models/: 包含模型的定义和实现。
• scripts/: 包含一些辅助脚本。
• tests/: 包含测试脚本。
• utils/: 包含一些通用的工具函数。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于scripts/目录下，例如train.py和eval.py。

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• eval.py: 用于评估模型的脚本。

使用示例：

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

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于configs/目录下，例如default.yaml。

model:
  name: "CvT"
  num_classes: 1000
  pretrained: True

data:
  dataset: "imagenet"
  batch_size: 32
  num_workers: 4

train:
  epochs: 100
  lr: 0.001
  weight_decay: 0.0001

log:
  interval: 10

• model: 定义模型的名称、类别数和是否使用预训练模型。
• data: 定义数据集、批量大小和数据加载的线程数。
• train: 定义训练的轮数、学习率和权重衰减。
• log: 定义日志记录的间隔。

通过修改配置文件，可以调整模型的训练参数和数据加载方式。