PYNQ-Classification 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

PYNQ-Classification/
├── data/
│   ├── test/
│   └── train/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── model.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放训练和测试数据集的目录。
  • test/: 测试数据集。
  • train/: 训练数据集。
• models/: 存放模型定义和相关代码的目录。
  • init.py: 初始化文件。
  • model.py: 模型定义文件。
• notebooks/: 存放Jupyter Notebook示例的目录。
  • example.ipynb: 示例Notebook文件。
• scripts/: 存放训练和评估脚本的目录。
  • train.py: 训练脚本。
  • evaluate.py: 评估脚本。
• config/: 存放配置文件的目录。
  • config.yaml: 配置文件。
• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/train.py 和 scripts/evaluate.py。

• train.py: 该脚本用于训练模型。它读取配置文件中的参数，加载数据集，定义模型，并进行训练。训练完成后，模型会被保存到指定路径。
• evaluate.py: 该脚本用于评估训练好的模型。它加载训练好的模型，并使用测试数据集进行评估，输出评估结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config/config.yaml。该文件使用YAML格式，包含了项目运行所需的各种配置参数。

# config.yaml 示例
data:
  train_path: "data/train"
  test_path: "data/test"

model:
  name: "resnet"
  num_classes: 10

training:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

output:
  model_path: "models/trained_model.pth"

• 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。
  • num_classes: 分类类别数。
• training: 训练配置。
  • batch_size: 批处理大小。
  • epochs: 训练轮数。
  • learning_rate: 学习率。
• output: 输出配置。
  • model_path: 训练好的模型保存路径。