Uniformer PyTorch 项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

uniformer-pytorch 项目的主要目录结构如下：

• docs: 存放项目文档的目录。
• scripts: 包含项目运行所需的各种脚本。
• src: 源代码目录，包含模型定义、数据加载器、训练和测试代码等。
• data: 存放训练和测试数据集的目录。
• runs: 用于保存训练过程中的日志和模型权重的目录。
• requirements.txt: 包含项目运行所需的Python包列表。
• README.md: 项目说明文件，通常包含项目介绍、安装和运行说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是位于 scripts 目录下的 train.py 和 test.py。

• train.py: 用于启动模型的训练过程。该文件通常会解析命令行参数，设置种子以保证结果的可复现性，加载配置文件，创建模型和数据加载器，然后开始训练循环。
• test.py: 用于模型的测试和评估。与 train.py 类似，它会加载模型和数据集，然后进行测试和评估，输出测试结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于项目根目录，名为 config.yaml 或类似的文件。配置文件包含以下内容：

• model: 模型配置，包括模型类型、结构参数等。
• dataset: 数据集配置，包括数据集路径、批大小、数据增强策略等。
• train: 训练配置，包括学习率、优化器类型、训练周期、日志保存频率等。
• test: 测试配置，包括测试指标、结果输出格式等。

配置文件使得项目更加灵活，便于修改参数而无需直接更改代码。以下是一个配置文件的示例：

model:
  type: 'Uniformer'
  args:
    num_classes: 1000
    image_size: 224

dataset:
  train:
    path: ./data/train
    batch_size: 32
    shuffle: true
  val:
    path: ./data/val
    batch_size: 32
    shuffle: false

train:
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001
  optimizer: 'adam'
  log_interval: 10
  save_interval: 10

test:
  metric: 'accuracy'
  output_format: 'csv'

通过修改这个配置文件，用户可以快速调整项目设置，以适应不同的需求和场景。