LDIF 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

LDIF（Local Deep Implicit Functions）项目的目录结构如下：

ldif/
├── assets/
├── ldif/
│   ├── __init__.py
│   ├── ...
├── .gitignore
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── build_gaps.sh
├── build_kernel.sh
├── environment.yml
├── eval.py
├── gaps_is_installed.sh
├── ldif_example_inference.ipynb
├── meshes2dataset.py
├── reproduce_shapenet_autoencoder.sh
├── requirements.txt
├── train.py
├── unit_test.sh

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• ldif/: 项目的主要代码目录，包含Python脚本和模块。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• build_gaps.sh: 构建GAPS库的脚本。
• build_kernel.sh: 构建推理内核的脚本。
• environment.yml: Conda环境配置文件。
• eval.py: 评估脚本。
• gaps_is_installed.sh: 检查GAPS是否安装的脚本。
• ldif_example_inference.ipynb: 推理示例的Jupyter Notebook。
• meshes2dataset.py: 将网格数据转换为数据集的脚本。
• reproduce_shapenet_autoencoder.sh: 重现ShapeNet自动编码器结果的脚本。
• requirements.txt: Python依赖包列表。
• train.py: 训练脚本。
• unit_test.sh: 单元测试脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练脚本，用于训练LDIF模型。启动方式如下：

python train.py --config_file path/to/config.yml

eval.py

eval.py 是项目的评估脚本，用于评估训练好的模型。启动方式如下：

python eval.py --model_path path/to/model --data_path path/to/data

meshes2dataset.py

meshes2dataset.py 用于将网格数据转换为数据集。启动方式如下：

python meshes2dataset.py --mesh_directory path/to/meshes --dataset_directory path/to/output

3. 项目的配置文件介绍

environment.yml

environment.yml 是Conda环境配置文件，用于创建和管理项目的Python环境。使用方法如下：

conda env create --name ldif -f environment.yml
conda activate ldif

requirements.txt

requirements.txt 是Python依赖包列表，用于安装项目所需的Python包。使用方法如下：

pip install -r requirements.txt

config.yml

config.yml 是项目的配置文件，包含训练和评估过程中所需的参数设置。示例如下：

training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

evaluation:
  batch_size: 16
  metrics: [accuracy, f1_score]

通过以上配置文件，可以灵活调整训练和评估过程中的参数。