Delbot 项目使用教程
2024-09-10 19:09:48作者:霍妲思
1. 项目的目录结构及介绍
Delbot 项目的目录结构如下:
delbot/
├── delbot-core/
│ ├── src/
│ │ ├── index.ts
│ │ └── ...
│ ├── package.json
│ └── README.md
├── delbot-training/
│ ├── src/
│ │ ├── index.ts
│ │ └── ...
│ ├── package.json
│ └── README.md
├── delbot-example/
│ ├── src/
│ │ ├── index.ts
│ │ └── ...
│ ├── package.json
│ └── README.md
├── trained-models/
│ ├── model1.json
│ └── model2.json
├── .editorconfig
├── .gitignore
├── LICENSE.md
├── README.md
└── ...
目录结构介绍
- delbot-core/: 这是 Delbot 项目的核心模块,包含了加载现有模型并使用它的所有功能。
- delbot-training/: 这个模块用于从零开始训练新模型,使用了
delbot-core
中的功能。 - delbot-example/: 这是一个示例模块,展示了如何在不进行训练的情况下使用 Delbot。
- trained-models/: 这个目录包含了预训练的模型文件,可以直接在
delbot-core
中使用。 - .editorconfig: 编辑器配置文件,用于统一代码风格。
- .gitignore: Git 忽略文件,指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
- LICENSE.md: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的说明文件,包含了项目的基本信息和使用指南。
2. 项目的启动文件介绍
Delbot 项目的启动文件主要位于 delbot-core/src/index.ts
和 delbot-training/src/index.ts
中。
delbot-core/src/index.ts
这是 Delbot 核心模块的入口文件,主要负责加载和使用预训练模型。以下是该文件的主要功能:
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import * as delbot from '@chrisgdt/delbot-mouse';
// 加载预训练模型
const model = delbot.Models.rnn3;
// 使用模型进行预测
const prediction = model.predict(inputData);
delbot-training/src/index.ts
这是 Delbot 训练模块的入口文件,主要负责训练新模型。以下是该文件的主要功能:
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import * as delbotrain from '@chrisgdt/delbot-training';
// 初始化训练数据
const trainingData = ...;
// 开始训练
delbotrain.train(trainingData);
3. 项目的配置文件介绍
Delbot 项目的配置文件主要包括 package.json
和 .editorconfig
。
package.json
每个模块(delbot-core
、delbot-training
、delbot-example
)都有一个 package.json
文件,用于管理模块的依赖和脚本。以下是一个示例:
{
"name": "delbot-core",
"version": "1.0.0",
"description": "Core module for Delbot",
"main": "src/index.ts",
"scripts": {
"start": "ts-node src/index.ts",
"build": "tsc"
},
"dependencies": {
"@tensorflow/tfjs": "^4.0.0",
"@chrisgdt/delbot-mouse": "^1.1.2"
},
"devDependencies": {
"ts-node": "^10.4.0",
"typescript": "^4.5.2"
}
}
.editorconfig
.editorconfig
文件用于统一代码风格,确保不同开发者使用相同的编码规范。以下是一个示例:
root = true
[*]
indent_style = space
indent_size = 2
end_of_line = lf
charset = utf-8
trim_trailing_whitespace = true
insert_final_newline = true
通过以上配置,可以确保项目在不同开发环境中保持一致的代码风格。
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