开源项目 ml_board 使用教程
2024-09-01 06:28:11作者:郜逊炳
1. 项目的目录结构及介绍
ml_board/
├── README.md
├── setup.py
├── ml_board/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── config.py
│ ├── models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── model1.py
│ │ └── model2.py
│ ├── utils/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── helper.py
│ │ └── logger.py
│ └── data/
│ ├── __init__.py
│ ├── dataset1.py
│ └── dataset2.py
└── tests/
├── __init__.py
├── test_model1.py
└── test_model2.py
目录结构介绍
README.md
: 项目说明文档。setup.py
: 项目安装脚本。ml_board/
: 项目主目录。__init__.py
: 包初始化文件。main.py
: 项目启动文件。config.py
: 项目配置文件。models/
: 存放模型相关文件。utils/
: 存放工具函数和辅助类。data/
: 存放数据集相关文件。
tests/
: 存放测试文件。
2. 项目的启动文件介绍
main.py
main.py
是项目的启动文件,负责初始化配置、加载模型和启动训练或预测流程。以下是 main.py
的主要功能:
import config
from models import model1, model2
from utils import logger, helper
def main():
# 加载配置
cfg = config.load_config()
# 初始化日志
logger.init_logger(cfg)
# 加载数据
data = helper.load_data(cfg)
# 初始化模型
model = model1.Model1(cfg)
# 训练模型
model.train(data)
# 保存模型
model.save(cfg.model_path)
if __name__ == "__main__":
main()
3. 项目的配置文件介绍
config.py
config.py
负责加载和管理项目的配置。以下是 config.py
的主要功能:
import yaml
def load_config(config_path='config.yaml'):
with open(config_path, 'r') as f:
config = yaml.safe_load(f)
return config
class Config:
def __init__(self, config_dict):
self.__dict__.update(config_dict)
def __getattr__(self, name):
if name in self.__dict__:
return self.__dict__[name]
else:
raise AttributeError(f"Config has no attribute '{name}'")
def get_config(config_path='config.yaml'):
config_dict = load_config(config_path)
return Config(config_dict)
config.yaml
config.yaml
是项目的配置文件,包含各种配置参数,例如数据路径、模型路径、训练参数等。以下是一个示例:
data_path: 'data/dataset1.csv'
model_path: 'models/model1.pth'
learning_rate: 0.001
batch_size: 32
num_epochs: 10
通过以上介绍,您应该对 ml_board
项目的目录结构、启动文件和配置文件有了基本的了解。希望这份教程能帮助您更好地使用和理解该项目。
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