CamConvs 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

CamConvs 项目的目录结构如下所示：

camconvs/
├── data/                 # 存储项目所需数据集
├── models/               # 包含模型定义和权重
├── notebooks/            # Jupyter 笔记本文件，用于实验和数据分析
├── scripts/              # 脚本文件，包括训练、测试和辅助脚本
├── src/                  # 源代码目录，包含主要的逻辑和功能模块
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py        # 数据集处理相关代码
│   ├── model.py          # 模型定义和训练代码
│   └── utils.py          # 工具类和辅助函数
├── tests/                # 单元测试代码
├── requirements.txt      # 项目依赖的Python库
└── README.md             # 项目说明文件

• data/: 存储项目所需的数据集文件。
• models/: 包含项目所使用的模型定义和预训练权重。
• notebooks/: Jupyter 笔记本，用于实验和探索性数据分析。
• scripts/: 包含用于项目运行的脚本，例如训练、测试和部署脚本。
• src/: 源代码目录，包含项目的核心代码。
  • dataset.py: 包含数据集加载和预处理代码。
  • model.py: 包含模型定义、训练和测试逻辑。
  • utils.py: 包含项目所需的工具函数和类。
• tests/: 包含项目的单元测试代码。
• requirements.txt: 列出项目依赖的Python库。
• README.md: 提供项目的基本信息和说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动通常是通过 scripts/ 目录下的脚本进行的。例如，你可能会有一个名为 train.py 的脚本，用于启动模型的训练过程。以下是一个简单的 train.py 脚本示例：

import sys
from src.model import train_model

if __name__ == "__main__":
    # 确保正确的参数传递给训练函数
    if len(sys.argv) != 2:
        print("Usage: python train.py <dataset_path>")
        sys.exit(1)

    dataset_path = sys.argv[1]
    train_model(dataset_path)

要启动训练，你需要在命令行中运行以下命令：

python scripts/train.py /path/to/dataset

确保替换 /path/to/dataset 为你的数据集实际路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置通常通过一个配置文件进行，这样可以在不修改代码的情况下调整项目设置。配置文件通常位于项目的根目录，名为 config.json 或 config.yml 等。以下是一个简单的 config.json 示例：

{
    "dataset_path": "/path/to/dataset",
    "model_name": "resnet18",
    "batch_size": 32,
    "learning_rate": 0.001,
    "epochs": 10,
    "tensorboard_logdir": "/path/to/logs"
}

在代码中，你可以使用Python的 json 模块来加载这个配置文件：

import json

def load_config(config_path):
    with open(config_path, 'r') as f:
        config = json.load(f)
    return config

config = load_config('config.json')

这样，你就可以在代码中使用 config 字典中的配置项，而不是硬编码它们。这提高了代码的灵活性和可维护性。