SfmLearner-Pytorch 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

SfmLearner-Pytorch 项目的目录结构如下：

SfmLearner-Pytorch/
├── data/
├── models/
├── utils/
├── train.py
├── test.py
├── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 用于存放训练和测试数据。
• models/: 包含项目的模型定义文件。
• utils/: 包含各种辅助函数和工具。
• train.py: 训练模型的主脚本。
• test.py: 测试模型的主脚本。
• config.yaml: 项目的配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的主脚本。它包含了数据加载、模型训练和保存模型的逻辑。使用方法如下：

python train.py --config config.yaml

test.py

test.py 是用于测试模型的主脚本。它包含了数据加载、模型加载和测试结果输出的逻辑。使用方法如下：

python test.py --config config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，包含了训练和测试的各种参数设置。以下是配置文件的部分内容示例：

data:
  train_path: "data/train"
  test_path: "data/test"

model:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 32

train:
  epochs: 100
  save_interval: 10

test:
  load_model: "models/best_model.pth"

配置文件参数介绍

• data: 数据路径配置。
  • train_path: 训练数据路径。
  • test_path: 测试数据路径。
• model: 模型训练参数配置。
  • learning_rate: 学习率。
  • batch_size: 批处理大小。
• train: 训练过程配置。
  • epochs: 训练轮数。
  • save_interval: 模型保存间隔。
• test: 测试过程配置。
  • load_model: 加载的模型路径。

以上是 SfmLearner-Pytorch 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。希望对您有所帮助！