RLOR 项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

RLOR 项目目录结构如下所示：

RLOR/
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── README.md
├── args.py
├── data/
│   ├── dataset1/
│   │   └── ...
│   └── dataset2/
│       └── ...
├── model/
│   ├── __init__.py
│   ├── model1.py
│   └── model2.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── test.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── helper.py
└── config/
    ├── __init__.py
    └── default_config.py

• .gitignore：定义了哪些文件和目录应该被 Git 忽略。
• Dockerfile：用于构建项目的 Docker 镜像。
• README.md：项目的说明文件，包含了项目介绍、安装指南和如何使用等信息。
• args.py：用于解析命令行参数。
• data/：存放项目所需的数据集。
• model/：包含了项目的模型定义。
• notebooks/：Jupyter 笔记本文件，用于实验和数据分析。
• scripts/：包含了启动训练和测试的脚本文件。
• utils/：存放一些通用的工具函数。
• config/：包含了项目的配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 scripts 目录下的 train.py 和 test.py 脚本来完成。

• train.py：此脚本用于启动模型的训练过程。它将解析命令行参数，加载配置文件，加载数据集，构建模型，并开始训练。

• test.py：此脚本用于在测试数据集上评估模型的性能。它同样会解析命令行参数，加载配置文件，加载数据集，构建模型，并运行测试。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/default_config.py。这个文件定义了一个配置类，其中包含了项目运行所需的所有默认配置。

配置文件中可能包含以下内容：

• 数据集路径：指定了训练和测试数据集的路径。
• 模型参数：包括模型的架构、学习率、批次大小等。
• 训练参数：如训练的轮数、日志记录间隔等。
• 测试参数：如测试时使用的指标等。

在项目运行时，可以通过修改 default_config.py 中的配置项或通过命令行参数来调整配置。这样做可以很方便地对项目进行定制化。