GBi-Net 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

GBi-Net 项目的目录结构如下：

GBi-Net/
├── data/
│   └── ...
├── models/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── test.py
└── config.yaml

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 存放模型定义的文件。
• utils/: 存放辅助工具和函数的文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train.py: 训练模型的启动文件。
• test.py: 测试模型的启动文件。
• config.yaml: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练模型的启动文件。它包含了模型训练的主要逻辑，包括数据加载、模型初始化、训练循环等。

test.py

test.py 是用于测试模型的启动文件。它包含了模型测试的主要逻辑，包括数据加载、模型加载、测试循环等。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，用于配置训练和测试过程中的各种参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是一个示例配置：

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

model:
  name: "GBiNet"
  params:
    learning_rate: 0.001
    batch_size: 16

train:
  epochs: 100
  save_path: "checkpoints/"

test:
  load_path: "checkpoints/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: 模型配置。
  • name: 模型名称。
  • params: 模型参数。
    • learning_rate: 学习率。
    • batch_size: 批大小。
• train: 训练配置。
  • epochs: 训练轮数。
  • save_path: 模型保存路径。
• test: 测试配置。
  • load_path: 加载的模型路径。

通过以上配置文件，可以灵活地调整训练和测试过程中的各项参数，以适应不同的需求和环境。