【亲测免费】 fjsp-drl 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

fjsp-drl/
├── config/
│   └── config.json
├── data/
│   └── sample_data.csv
├── models/
│   ├── gnn.py
│   ├── drl.py
│   └── __init__.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── utils.py
├── README.md
└── requirements.txt

• config/: 包含项目的配置文件 config.json。
• data/: 存放示例数据文件 sample_data.csv。
• models/: 包含项目的核心模型文件，如 gnn.py 和 drl.py。
• scripts/: 包含项目的启动文件 train.py 和 test.py，以及其他实用脚本 utils.py。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的启动文件。它读取配置文件中的参数，初始化模型，加载数据，并开始训练过程。

test.py

test.py 是用于测试模型的启动文件。它加载已训练好的模型，读取测试数据，并进行预测和评估。

3. 项目的配置文件介绍

config.json

config.json 是项目的配置文件，包含模型训练和测试所需的各种参数。以下是一个示例配置：

{
    "model_params": {
        "hidden_dim": 128,
        "num_layers": 3
    },
    "train_params": {
        "batch_size": 32,
        "epochs": 100,
        "learning_rate": 0.001
    },
    "data_params": {
        "data_path": "data/sample_data.csv",
        "split_ratio": 0.8
    }
}

• model_params: 模型参数，如隐藏层维度 hidden_dim 和层数 num_layers。
• train_params: 训练参数，如批量大小 batch_size、训练轮数 epochs 和学习率 learning_rate。
• data_params: 数据参数，如数据路径 data_path 和数据分割比例 split_ratio。

以上是 fjsp-drl 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。