VL-T5 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

目录结构

VL-T5/
├── README.md
├── scripts/
│   ├── GQA_VLT5.sh
│   ├── GQA_VLBart.sh
│   ├── NLVR_VLT5.sh
│   ├── NLVR_VLBart.sh
│   ├── RefCOCOg_VLT5.sh
│   ├── RefCOCOG_VLBart.sh
│   ├── VCR_pretrain_VLT5.sh
│   ├── VCR_pretrain_VLBart.sh
│   ├── VCR_VLT5.sh
│   ├── VCR_VLBart.sh
│   ├── COCOCaption_VLT5.sh
│   ├── COCOCaption_VLBart.sh
│   ├── Multi30K_VLT5.sh
│   └── Multi30K_VLBart.sh
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── VLT5.py
│   ├── VLBart.py
│   └── NEW_TASK_model.py
├── configs/
│   ├── config.yaml
│   └── other_config.yaml
├── data/
│   ├── train/
│   ├── val/
│   └── test/
├── trainer.py
└── main.py

目录介绍

• README.md: 项目说明文档。
• scripts/: 包含各种任务的启动脚本。
• models/: 包含项目的模型定义文件。
• configs/: 包含项目的配置文件。
• data/: 包含训练、验证和测试数据。
• trainer.py: 训练器定义文件。
• main.py: 项目的主启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化训练器并启动训练过程。以下是主要代码片段：

from trainer import Trainer
import argparse

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--config', type=str, default='configs/config.yaml', help='Path to the config file.')
    args = parser.parse_args()

    trainer = Trainer(args)
    trainer.train()

if __name__ == '__main__':
    main()

启动命令

python main.py --config configs/config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

configs/config.yaml

配置文件 config.yaml 包含了项目运行所需的各种参数，例如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是一个示例配置文件的内容：

data:
  train_path: 'data/train'
  val_path: 'data/val'
  test_path: 'data/test'

model:
  type: 'VLT5'
  hidden_size: 768
  num_layers: 12

training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.0001
  epochs: 10

配置文件说明

• data: 数据路径配置。
• model: 模型参数配置。
• training: 训练参数配置。

通过修改配置文件，可以灵活地调整项目的运行参数。