开源项目 SAN 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

SAN/
├── configs/
│   ├── config1.yaml
│   ├── config2.yaml
│   └── ...
├── data/
│   ├── dataset1/
│   ├── dataset2/
│   └── ...
├── models/
│   ├── model1.py
│   ├── model2.py
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── eval.py
│   └── ...
├── README.md
└── requirements.txt

• configs/: 存放项目的配置文件，如 config1.yaml, config2.yaml 等。
• data/: 存放数据集文件夹，如 dataset1/, dataset2/ 等。
• models/: 存放模型定义文件，如 model1.py, model2.py 等。
• scripts/: 存放脚本文件，如训练脚本 train.py, 评估脚本 eval.py 等。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，常用的启动文件包括：

• train.py: 用于启动模型训练的脚本。
• eval.py: 用于启动模型评估的脚本。

使用方法：

python scripts/train.py --config configs/config1.yaml
python scripts/eval.py --config configs/config1.yaml

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs/ 目录下，常用的配置文件包括 config1.yaml, config2.yaml 等。配置文件中包含以下主要内容：

• model_params: 模型参数配置。
• data_params: 数据集参数配置。
• train_params: 训练参数配置。
• eval_params: 评估参数配置。

示例配置文件内容：

model_params:
  num_classes: 10
  hidden_size: 256

data_params:
  dataset_path: "data/dataset1"
  batch_size: 32

train_params:
  learning_rate: 0.001
  num_epochs: 100

eval_params:
  eval_interval: 10

通过修改配置文件中的参数，可以调整模型的训练和评估行为。