HFM 开源项目使用教程

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HFM 开源项目使用教程

HFMHidden Fluid Mechanics项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hf/HFM

1. 项目的目录结构及介绍

HFM/ ├── data/ │ ├── processed/ │ └── raw/ ├── models/ │ ├── __init__.py │ └── hfm_model.py ├── notebooks/ │ └── exploration.ipynb ├── src/ │ ├── __init__.py │ ├── data_processing.py │ └── train_model.py ├── .gitignore ├── README.md ├── requirements.txt └── setup.py 

• data/: 存放数据文件，包括原始数据和处理后的数据。
• models/: 存放模型相关的代码文件。
• notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，用于数据探索和分析。
• src/: 存放源代码文件，包括数据处理和模型训练的脚本。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于src/目录下，例如src/train_model.py。该文件负责加载数据、训练模型并保存结果。

# src/train_model.py import os from data_processing import load_data from models.hfm_model import train_model def main(): data = load_data('data/processed/data.csv') model = train_model(data) model.save('models/trained_model.h5') if __name__ == "__main__": main() 

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是config.yaml或config.json，用于存储项目的各种配置参数。假设项目使用config.yaml作为配置文件：

# config.yaml data_path: 'data/processed/data.csv' model_path: 'models/trained_model.h5' learning_rate: 0.001 batch_size: 32 epochs: 100 

在代码中读取配置文件的示例：

# src/train_model.py import yaml with open('config.yaml', 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) data_path = config['data_path'] model_path = config['model_path'] learning_rate = config['learning_rate'] batch_size = config['batch_size'] epochs = config['epochs'] 

以上是HFM开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

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