动态图卷积神经网络(Dynamic Graph Convolutional Neural Network, DGCNN) 安装与使用指南

一、项目目录结构及介绍

该项目实现了一种用于点云学习的动态图卷积神经网络（DGCNN）。下面是主要的目录及其说明：

• README.md: 项目说明文件，包含了许可证、描述等信息。
• LICENSE: 授权协议，本项目采用MIT许可。

项目的具体代码及相关文件可能分布在以下目录中：

• scripts: 包含了执行训练、测试或数据预处理的各种脚本。
• src: 源码存放位置，包括模型定义、损失函数、评估指标等相关代码。
  • • models: 模型相关代码，如DGCNN的具体实现。
  • • utils: 辅助工具函数集合，如数据加载器、可视化工具等。
• data: 数据集存放位置，可能包括预处理后的数据或数据下载脚本。
• checkpoints: 训练好的模型权重保存路径。

二、项目启动文件介绍

启动文件通常位于scripts目录下，例如：

• train.sh: 这个脚本用于启动训练过程，包含了设置环境变量、调用训练脚本等命令。
• test.sh: 测试模型性能的脚本，可能会加载预先训练好的模型进行预测并评估结果。

具体的参数可以通过修改这些脚本来调整，例如指定GPU设备、模型超参数、输入数据路径等。

使用示例

假设你想在GPU编号为0上运行模型训练，可以这样操作：

cd scripts/
sh train.sh gpu_id=0

三、项目配置文件介绍

配置文件一般放置于config目录中，控制着训练、模型架构和数据处理等方面。常见的有：

• model_config.yml: 控制模型架构参数，比如层数、节点数等。
• training_config.yml: 关于训练流程的设定，如批大小、优化器选择、学习率策略等。
• data_config.yml: 数据集相关配置，涉及如何读取、预处理以及增强等步骤。

每次修改配置文件后，重新运行对应的启动脚本即可应用新设置。

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以上是基于典型机器学习项目组织方式推测的内容，实际项目可能有所差异。如果存在特定的配置或启动方法，请参照项目中的README.md文件和相关注释来获取详细信息。