Brain Network Transformer 使用指南

BrainNetworkTransformer The open-source implementation of the NeurIPS 2022 paper Brain Network Transformer. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/BrainNetworkTransformer

1. 目录结构及介绍

本项目是基于NeurIPS 2022论文的开源实现，用于脑网络分析的Transformer模型。下面是该仓库的基本目录结构及其简要说明：

• source: 核心源代码所在目录，包含模型训练和评估的主要脚本。

  • __init__.py: 确保目录作为Python包导入。
  • 包含其他.py文件，具体负责模型定义、数据处理等。

• conf: 配置文件夹，存放所有相关的配置项。

  • dataset**: 存放特定于数据集的配置文件，如ABIDE.yaml，用于指定数据路径和其他数据相关参数。

• LICENSE: 许可证文件，说明了该项目的使用权限。

• .gitignore: Git忽略文件，指定不应纳入版本控制的文件或目录。

• README.md: 此文档，提供了关于项目快速概览和基本使用方法的信息。

• paper.pdf（假设存在，但未在原始引用中明确给出）: 可能包含了论文的PDF文件，供查阅详细研究背景和理论。

2. 项目的启动文件介绍

启动项目主要通过命令行进行。核心的启动脚本可以通过以下命令执行：

python -m source --multirun datasz=100p

该命令调用了source目录下的入口点，其中--multirun 参数可能指示支持不同的运行配置或实验设置，而datasz=100p则可能是指定了数据集的一个大小或预处理参数。具体参数含义需参考源码中的帮助文档或配置文件解释。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件主要位于conf目录下，特别是子目录dataset内的文件，比如ABIDE.yaml。这些YAML文件定义了必要的环境变量和设置，以确保项目能够正确指向数据集，并且可以调整特定的实验设置。一个典型的配置文件可能会包含以下几个关键部分：

• 数据路径 (path): 指向下载的ABIDE数据集的本地存储位置。
• 数据预处理选项: 如数据分割方式、标准化方法等。
• 模型训练参数: 可能包括批次大小、学习率、训练轮数等。
• 网络架构配置: 若配置文件涉及，它将定义模型的一些超参数。

为了调整项目的行为，用户应编辑相应的配置文件来匹配他们的硬件资源和实验需求。务必参照项目文档或源码注释来理解每个配置项的具体作用。

BrainNetworkTransformer The open-source implementation of the NeurIPS 2022 paper Brain Network Transformer. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/BrainNetworkTransformer