# 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](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.

  - 训练和测试

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

- 测试

  ```python
  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
  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](https://git.idrl.site/gongzhiqiang/supervised_layout_benchmark/blob/master/src/metric/README.md)
    - `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