DER-ClassIL PyTorch 项目使用教程
2024-08-15 18:55:10作者:卓炯娓
DER-ClassIL.pytorch
这是一个用于类持续学习(Class Incremental Learning)的官方PyTorch实现,名为DER:动态可扩展表示。该模型在ImageNet100数据集上训练,旨在解决类别增量学习中的遗忘问题。通过运行简单的shell脚本即可进行训练和推理。项目基于incremental_learning.pytorch代码库构建,并提供了详细的实验配置和引用指南,是研究者和开发者探索持续学习算法的理想起点。
1. 项目的目录结构及介绍
DER-ClassIL PyTorch 项目的目录结构如下:
DER-ClassIL.pytorch/
├── codes/
│ ├── base/
│ ├── exps/
│ ├── inclearn/
│ └── results/
│ └── plot_data_der/
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md
目录结构介绍
codes/
: 包含项目的主要代码文件。base/
: 基础代码文件。exps/
: 实验相关代码文件。inclearn/
: 增量学习相关代码文件。results/
: 结果存储目录。plot_data_der/
: 用于存储绘图数据的目录。
.gitignore
: Git 忽略文件配置。LICENSE
: 项目许可证文件。README.md
: 项目说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件位于 codes/
目录下,具体文件为 main.py
。该文件是项目的入口点,负责初始化配置、加载数据、启动训练等任务。
启动文件介绍
main.py
: 主启动文件,包含以下主要功能:- 解析命令行参数。
- 初始化配置文件。
- 加载数据集。
- 启动训练过程。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 codes/
目录下,具体文件为 config.yaml
。该文件用于配置项目的各项参数,包括数据集路径、模型参数、训练参数等。
配置文件介绍
config.yaml
: 配置文件,包含以下主要配置项:dataset
: 数据集配置,包括数据集路径、数据预处理参数等。model
: 模型配置,包括模型类型、层数、隐藏层大小等。training
: 训练配置,包括学习率、批次大小、训练轮数等。
通过修改 config.yaml
文件,可以灵活调整项目的运行参数,以适应不同的实验需求。
以上是 DER-ClassIL 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。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。
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