MINERVA 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

MINERVA 项目的目录结构如下：

MINERVA/
├── configs/
│   └── ...
├── datasets/
│   └── data_preprocessed/
│       └── ...
├── images/
│   └── ...
├── saved_models/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── _config.yml
├── requirements.txt
└── run.sh

目录结构介绍

• configs/: 包含项目的配置文件，用于定义实验的超参数。
• datasets/data_preprocessed/: 包含预处理后的数据集。
• images/: 包含项目相关的图片文件。
• saved_models/: 包含预训练的模型文件。
• .gitignore: Git 忽略文件，定义哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文件，通常包含项目的概述、安装和使用说明。
• _config.yml: 项目的配置文件，可能包含一些全局配置。
• requirements.txt: 项目的依赖文件，列出了项目运行所需的 Python 包。
• run.sh: 项目的启动脚本，用于启动实验。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 run.sh，它是一个 Shell 脚本，用于启动 MINERVA 的训练或测试任务。

启动文件介绍

• run.sh: 该脚本用于启动 MINERVA 的训练或测试任务。通过指定配置文件，可以启动不同的实验。

使用方法

sh run.sh configs/[配置文件名].sh

例如，启动一个名为 countries_s3 的实验：

sh run.sh configs/countries_s3.sh

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，每个配置文件定义了一个实验的超参数。

配置文件介绍

• configs/: 该目录下包含多个配置文件，每个文件对应一个实验的配置。

配置文件示例

以 configs/countries_s2.sh 为例：

# 配置文件内容示例
load_model=1
model_load_dir="saved_models/countries_s2/model.ckpt"

• load_model: 是否加载预训练模型，1 表示加载，0 表示不加载。
• model_load_dir: 预训练模型的路径。

通过修改配置文件中的参数，可以调整实验的设置。

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以上是 MINERVA 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用 MINERVA 项目。