【亲测免费】 TRADES 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

TRADES/
├── data/
│   └── README.md
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── trades.py
│   └── utils.py
├── scripts/
│   ├── download_data.sh
│   └── train_model.sh
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_trades.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• models/: 包含项目的核心模型代码，如 trades.py 和辅助工具 utils.py。
• scripts/: 包含用于下载数据和训练模型的脚本。
• tests/: 包含项目的测试代码。
• .gitignore: 指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• README.md: 项目的主文档，包含项目介绍、安装和使用说明。
• requirements.txt: 列出项目依赖的 Python 包。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/train_model.sh，该脚本用于启动模型训练过程。以下是该脚本的主要内容：

#!/bin/bash

# 设置环境变量
export DATA_DIR=data/
export MODEL_DIR=models/

# 运行训练脚本
python models/trades.py --data_dir $DATA_DIR --model_dir $MODEL_DIR

该脚本首先设置了一些环境变量，然后调用 models/trades.py 脚本进行模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 models/trades.py 中的参数配置部分。以下是配置文件的主要内容：

# models/trades.py

import argparse

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Train TRADES model")
    parser.add_argument("--data_dir", type=str, default="data/", help="Directory containing the data")
    parser.add_argument("--model_dir", type=str, default="models/", help="Directory to save the model")
    parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="Number of epochs to train")
    parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=32, help="Batch size for training")
    args = parser.parse_args()

    # 训练模型
    train_model(args.data_dir, args.model_dir, args.epochs, args.batch_size)

if __name__ == "__main__":
    main()

该配置文件使用 argparse 模块来解析命令行参数，包括数据目录、模型保存目录、训练轮数和批次大小等。这些参数可以在启动训练脚本时进行调整。