supervised_layout_benchmark/README_CN.md

supervised_layout_benchmark

介绍

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.

环境要求

• 软件要求

  • python：
  • cuda：
  • pytorch：

• 硬件要求

  • 大约4GB显存的GPU

构建环境

• pip install -r requirements.txt

快速开始

运行训练、测试以及热布局作图统一通过main.py入口.

• 数据放在服务器\\192.168.2.1\mnt/share1/layout_data/v1.0/data/（详见Readme)，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.

• 训练和测试

  python main.py -m train 或者 python main.py --mode=train
  

• 测试

  python main.py -m test --test_check_num=21 或者 python main.py --mode=test --test_check_num=21
  

  其中test_check_num是测试输入模型存储的编号.

• 热布局预测作图

  python main.py -m plot --test_check_num=21 或者 python main.py --mode=plot --test_check_num=21
  

  其中test_check_num是作图输入模型存储的编号.

项目结构

• benchmark目录存放运行所需所有程序
  • config存放运行配置文件
  • notebook存放notebook测试文件
  • 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/
  • src用于存放模型文件和测试训练文件
    • test.py测试程序
    • train.py训练程序
    • plot.py预测可视化程序
    • data文件夹存放数据预处理和读取程序
    • metrics文件夹存放热布局度量函数，详见Readme
    • models热布局深度代理模型所用深度模型
    • utils工具类文件

其他

• 训练测试examples
  • 训练样本测试样本存放于samples/data中
  • 原始文件配置环境后，直接运行python main.py，即运行example