Resuneta 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

Resuneta 项目的目录结构如下：

resuneta/
├── data/                        # 存放数据集目录
├── docs/                        # 项目文档目录
├── experiments/                 # 实验结果目录
├── models/                      # 模型定义和训练代码目录
├── notebooks/                   # Jupyter 笔记本文件目录
├── scripts/                     # 运行脚本目录
├── src/                         # 源代码目录
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py               # 数据集处理代码
│   ├── model.py                 # 模型定义代码
│   ├── trainer.py               # 训练器代码
│   └── utils.py                 # 工具函数代码
├── tests/                       # 单元测试代码目录
├── requirements.txt             # 项目依赖文件
├── setup.py                     # 项目设置文件
└── README.md                    # 项目说明文件

• data/: 存放数据集的文件夹。
• docs/: 存放项目相关文档的文件夹。
• experiments/: 存放实验结果的文件夹，例如日志文件、模型权重等。
• models/: 包含模型架构和训练过程的代码。
• notebooks/: 包含项目相关的 Jupyter 笔记本文件。
• scripts/: 包含运行项目的脚本文件。
• src/: 包含项目的核心源代码。
  • dataset.py: 定义数据集处理逻辑。
  • model.py: 定义模型架构。
  • trainer.py: 定义模型训练和验证逻辑。
  • utils.py: 包含项目所需的工具函数。
• tests/: 包含单元测试代码的文件夹。
• requirements.txt: 包含项目依赖的 Python 包。
• setup.py: 用于项目安装和打包的设置文件。
• README.md: 包含项目描述、安装和使用说明的 Markdown 文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动通常是通过 scripts 目录下的脚本文件进行的。例如，scripts/train.py 可能是用于启动模型训练的脚本。以下是启动文件的基本结构：

import argparse
from src.trainer import Trainer
from src.model import MyModel

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Resuneta Training Script")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='configs/default.yml', help='配置文件路径')
    args = parser.parse_args()

    # 创建模型实例
    model = MyModel()
    
    # 创建训练器实例
    trainer = Trainer(model, config_path=args.config)
    
    # 开始训练
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码首先解析命令行参数，然后创建模型和训练器的实例，并调用训练器的 train 方法来启动训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常使用 YAML 格式，位于 configs 目录下。配置文件定义了模型的超参数、训练和验证过程的设置等。以下是一个示例配置文件 default.yml：

model:
  name: "ResNet18"
  pretrained: true

train:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001
  device: "cuda"

validate:
  batch_size: 32
  device: "cuda"

在这个配置文件中，model 部分设置了模型名称和是否使用预训练权重。train 部分定义了训练过程中的批量大小、训练轮数、学习率和使用的设备。validate 部分定义了验证过程中的批量大小和使用的设备。这些配置项可以在启动脚本中通过命令行参数进行覆盖。