开源项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

开源项目 Exercise_Recognition_AI 的目录结构如下：

Exercise_Recognition_AI/
├── data/                      # 存储训练和测试数据
├── models/                    # 存储预训练模型和训练好的模型
├── notebooks/                 # Jupyter 笔记本，用于数据分析和模型训练
├── src/                       # 源代码目录
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py              # 配置文件
│   ├── dataset.py             # 数据集处理
│   ├── models.py              # 模型定义
│   ├── train.py               # 训练脚本
│   └── utils.py               # 工具函数
├── tests/                     # 单元测试目录
├── README.md                  # 项目说明文件
└── requirements.txt           # 项目依赖

目录说明：

• data/: 存储项目所使用的数据集。
• models/: 存储项目用到的预训练模型以及训练过程中保存的模型文件。
• notebooks/: 包含用于数据分析、模型探索和训练的 Jupyter 笔记本文件。
• src/: 源代码目录，包含了项目的核心代码。
  • config.py: 项目配置文件，用于定义全局参数。
  • dataset.py: 数据集处理相关代码。
  • models.py: 定义项目所使用的模型结构。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • utils.py: 项目中可能用到的工具函数。
• tests/: 包含对项目代码进行单元测试的脚本。
• README.md: 项目说明文件，介绍了项目的相关信息和使用方法。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的第三方库。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 train.py 脚本实现的。以下是一个简单的启动流程：

# 确保已经安装了项目依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动训练过程
python src/train.py

在 train.py 中，会调用 models.py 中定义的模型结构和 dataset.py 中处理的数据集，进行模型的训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件为 config.py，其中定义了项目的全局参数，例如数据集路径、模型参数、训练参数等。以下是配置文件的部分示例：

# config.py

# 数据集路径
DATASET_PATH = 'data/exercise_dataset'

# 模型参数
MODEL_ARCHITECTURE = 'ResNet50'
NUM_CLASSES = 10

# 训练参数
BATCH_SIZE = 32
NUM_EPOCHS = 10
LEARNING_RATE = 0.001

# 其他配置
...

通过修改 config.py 中的参数，可以调整数据集的路径、模型的架构、训练的超参数等，以适应不同的训练需求和硬件条件。