FastNN 项目使用教程

FastNNFastNN provides distributed training examples that use EPL.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastNN

1. 项目的目录结构及介绍

FastNN 项目的目录结构如下：

FastNN/
├── docs/
├── k8s/
├── model_repository/
├── notebooks/
├── scripts/
├── src/
│   └── fastnn/
├── tests/
├── .flake8
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── docker-compose.yml
├── mkdocs.yml
├── poetry.lock
└── pyproject.toml

目录介绍

• docs/: 存放项目文档文件。
• k8s/: 存放 Kubernetes 相关配置文件。
• model_repository/: 存放模型仓库文件。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件。
• scripts/: 存放脚本文件。
• src/fastnn/: 存放 FastNN 项目的主要源代码。
• tests/: 存放测试文件。
• .flake8: 配置 Flake8 代码风格检查工具。
• .gitattributes: 配置 Git 属性。
• .gitignore: 配置 Git 忽略文件。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目介绍文档。
• docker-compose.yml: Docker Compose 配置文件。
• mkdocs.yml: MkDocs 配置文件。
• poetry.lock: Poetry 依赖锁定文件。
• pyproject.toml: Poetry 项目配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

FastNN 项目的启动文件主要是 train_image_classifiers.py，位于 src/fastnn/ 目录下。该文件是训练图像分类器的主要入口文件。

启动文件介绍

• train_image_classifiers.py: 该文件包含了训练图像分类器的完整流程，包括模型初始化、数据预处理、数据集加载、损失函数定义等。

3. 项目的配置文件介绍

FastNN 项目的配置文件主要包括 pyproject.toml 和 docker-compose.yml。

配置文件介绍

• pyproject.toml: 该文件使用 Poetry 管理项目的依赖和构建。它包含了项目的基本信息、依赖包、脚本命令等。
• docker-compose.yml: 该文件用于配置 Docker 容器，方便项目在不同环境中快速部署和运行。

以上是 FastNN 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 FastNN 项目。

FastNNFastNN provides distributed training examples that use EPL.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastNN