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# supervised_layout_benchmark
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## 介绍
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> 该项目主要用于实现卫星组件热布局不同深度代理模型训练、测试以及热布局预测作图.
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## 环境要求
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- ### 软件要求
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- python：
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- cuda：
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- pytorch：
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- ### 硬件要求
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- 大约4GB显存的GPU
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## 构建环境
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- ``` pip install -r requirements.txt ```
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## 快速开始
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> 运行训练、测试以及热布局作图统一通过main.py入口.
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- 数据放在服务器`\\192.168.2.1\mnt/share1/layout_data/v1.0/data/`（详见[Readme](https://git.idrl.site/gongzhiqiang/supervised_layout_benchmark/blob/master/samples/README.md))，运行时请修改程序配置文件`config/config_complex_net.yml`中`data_root`输入变量为挂载服务器上数据地址.
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- 训练和测试
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```python
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python main.py -m train 或者 python main.py --mode=train
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```
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- 测试
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```python
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python main.py -m test --test_check_num=21 或者 python main.py --mode=test --test_check_num=21
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```
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其中`test_check_num`是测试输入模型存储的编号.
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- 热布局预测作图
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```python
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python main.py -m plot --test_check_num=21 或者 python main.py --mode=plot --test_check_num=21
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```
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其中`test_check_num`是作图输入模型存储的编号.
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## 项目结构
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- `benchmark`目录存放运行所需所有程序
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- `config`存放运行配置文件
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- `notebook`存放`notebook`测试文件
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- `outputs`用于存放`test`和`plot`作图输出结果，测试的输出结果保存在`outputs/*.csv`，`plot`结果保存在`outputs/predict_plot/`
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- `src`用于存放模型文件和测试训练文件
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- `test.py`测试程序
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- `train.py`训练程序
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- `plot.py`预测可视化程序
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- `data`文件夹存放数据预处理和读取程序
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- `metrics`文件夹存放热布局度量函数，详见[Readme](https://git.idrl.site/gongzhiqiang/supervised_layout_benchmark/blob/master/src/metric/README.md)
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- `models`热布局深度代理模型所用深度模型
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- `utils`工具类文件
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## 其他
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* 训练测试examples
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* 训练样本测试样本存放于`samples/data`中
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* 原始文件配置环境后，直接运行`python main.py`，即运行example
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