Pred-RNN 开源项目使用指南

一、项目目录结构及介绍

Pred-RNN 是一个基于 PyTorch 实现的用于时空预测学习的递归神经网络（Recurrent Neural Network）。该仓库的组织结构设计简洁，便于开发者快速上手。以下是关键的目录结构概述：

• core: 包含核心模型实现代码，这里是 PredRNN 或其变种的核心逻辑所在。
• scripts:
  • bair_script: 提供针对 BAIR 数据集的运行脚本。
  • kth_script: 针对 KTH 动作数据集的处理脚本。
  • mnist_script: 用于 MNIST 数据集的实验配置。
  • pic: 可能包含示例图片或相关辅助数据。
• run.py: 主要的运行入口文件，通常包含了训练和测试流程的控制逻辑。
• README.md: 项目的基本说明文档，包括安装步骤、快速入门等信息。

二、项目启动文件介绍

• run.py

  这是项目的主驱动程序，通过这个文件你可以启动模型的训练、验证或测试过程。它通常会读取配置文件，初始化模型，加载数据集，并执行训练循环。开发者可以通过修改此文件中的参数或者传递命令行参数来调整实验设置，比如指定使用的数据集、模型配置、训练轮数等。

三、项目的配置文件介绍

虽然具体的配置文件可能命名为.yaml或.py等形式，且在上述目录中并未明确指出单独的配置文件路径，但通常此类项目会包含一系列配置设置以适应不同的实验需求。

• 假设配置文件位于特定子目录下（如config.py或相应的.yaml文件）

  这些配置文件定义了模型的架构细节、优化器的选择、学习率、批次大小、训练和评估的周期等重要超参数。用户可以在此文件中自定义这些参数，例如调整神经网络的层数、隐藏单元数量、学习速率等，来适配不同的研究目的或硬件限制。配置文件的详细字段依项目而异，但一般都会注释清晰，方便用户理解和修改。

请注意，以上内容基于提供的通用指导思路构建，实际项目中目录结构和文件的具体命名可能会有所不同。为了获取最准确的信息，建议直接查看项目仓库内的README.md文件或相关文档。