AlphaNet 项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

AlphaNet 项目目录结构如下：

• alphanet: 包含 AlphaNet 的核心代码。
• scripts: 包含处理数据集的脚本。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的 Python 包。
• setup.py: 用于安装 AlphaNet 包的脚本。
• test.py: 用于测试 AlphaNet 功能的脚本。
• README.md: 项目说明文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• example.json: 配置文件的示例。
• example_for_help.json: 帮助文档中的配置文件示例。
• mul_train.py: 多任务训练脚本。
• water.json: 水分子配置文件示例。

每个目录和文件都有其特定的用途，确保了项目的模块化和可维护性。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件主要是 mul_train.py，此脚本用于启动 AlphaNet 的训练过程。它使用了 pytorch-lightning 框架，这允许用户通过命令行轻松地配置和启动训练。以下是启动文件的基本使用方法：

python mul_train.py --config example.json

这里 --config 参数指定了配置文件，该文件包含了训练过程中所需的所有参数，如模型结构、优化器设置、训练集和验证集路径等。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常以 JSON 格式存在，例如 example.json。该文件包含了控制 AlphaNet 运行的所有参数。以下是配置文件的一个基本结构示例：

{
  "model": {
    "name": "AlphaNet",
    "params": {
      "hidden_size": 256,
      "num_layers": 3,
      "dropout": 0.5
    }
  },
  "train": {
    "batch_size": 64,
    "learning_rate": 0.001,
    "epochs": 100
  },
  "data": {
    "train_path": "path/to/train/data",
    "val_path": "path/to/val/data"
  }
}

在这个配置文件中：

• model 字段定义了模型名称和参数，如隐藏层大小、层数和丢弃率。
• train 字段定义了训练过程的参数，如批量大小、学习率和训练周期。
• data 字段定义了训练和验证数据集的路径。

通过修改这些参数，用户可以调整训练过程以适应不同的数据和需求。