LPE 的安装和配置教程

1. 项目基础介绍和主要编程语言

LPE（Semantic Guided Latent Parts Embedding for Few-Shot Learning）是一个针对少量样本学习的项目，旨在通过语义引导的潜在部分嵌入来提升模型的泛化能力。该项目是WACV 2023论文的代码实现，由Fengyuan Yang, Ruiping Wang, Xilin Chen等人共同开发。主要编程语言为Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

该项目使用了以下关键技术和框架：

• PyTorch：一个流行的开源机器学习库，基于Torch，用于应用如深度学习在内的各种算法。
• 语义嵌入：利用预训练的语义嵌入来提升模型在少量样本上的表现。
• 潜在部分嵌入：一种用于少量样本学习的方法，通过潜在空间中的部分嵌入来提升模型的泛化能力。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下软件：

• Python 3.7
• PyTorch 1.9.0

您还需要准备以下数据集：

• miniImagenet
• tieredImageNet
• CIFAR-FS
• CUB-FS

以及对应的语义嵌入文件。

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开终端（或命令提示符），使用以下命令克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/MartaYang/LPE.git
   cd LPE
   

2. 安装依赖

   在项目目录中，运行以下命令安装项目所需的依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 准备数据集

   下载所需的数据集，并将其解压到指定文件夹（例如 /data/FSLDatasets/LPE_dataset），然后在项目配置中设置 args.data_dir 指向该文件夹。

   对于语义嵌入文件，下载后将其放置在对应数据集的文件夹中，例如 miniimagenet/wnid2CLIPemb_zscore.npy 放到 /data/FSLDatasets/LPE_dataset/miniimagenet/，并设置 args.semantic_path 和 args.sem_dim。

4. 运行训练和测试脚本

   项目中的训练和测试脚本位于 scripts/train.sh。可以通过以下命令运行：

   bash scripts/train.sh
   

   运行结果将会输出到相应的日志文件中。

以上步骤即为LPE项目的详细安装和配置指南。按照这些步骤操作，您应该能够成功安装并运行该项目。