LDAM-DRW 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

目录结构

LDAM-DRW/
├── data/
├── models/
├── utils/
├── README.md
├── requirements.txt
├── train.py
├── config.yaml
└── ...

目录介绍

• data/: 存放数据集的目录。
• models/: 存放模型定义的文件。
• utils/: 存放辅助功能的文件，如数据加载、损失函数等。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• train.py: 项目的启动文件，用于训练模型。
• config.yaml: 项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，负责模型的训练过程。以下是该文件的主要功能：

• 加载配置文件。
• 初始化数据加载器。
• 定义模型。
• 设置优化器和损失函数。
• 进行模型训练和验证。

使用方法：

python train.py --config config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，用于设置训练过程中的各种参数。以下是该文件的主要内容：

data:
  dataset: 'cifar10'
  imbalance_ratio: 0.01

model:
  name: 'resnet32'

train:
  batch_size: 128
  epochs: 200
  lr: 0.1

optimizer:
  name: 'sgd'
  momentum: 0.9
  weight_decay: 5e-4

loss:
  type: 'LDAM'

配置项介绍

• data: 数据集相关配置。
  • dataset: 数据集名称。
  • imbalance_ratio: 数据不平衡比例。
• model: 模型相关配置。
  • name: 模型名称。
• train: 训练相关配置。
  • batch_size: 批量大小。
  • epochs: 训练轮数。
  • lr: 学习率。
• optimizer: 优化器相关配置。
  • name: 优化器名称。
  • momentum: 动量。
  • weight_decay: 权重衰减。
• loss: 损失函数相关配置。
  • type: 损失函数类型。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以调整训练过程中的各种设置。