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# configs/write_feature.yml
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# 专为模型训练对比设计的配置文件
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# 支持对比不同训练策略（如蒸馏vs独立训练）
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# 基础配置
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base:
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device: "cuda" # 训练设备（cuda/cpu）
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log_level: "info" # 日志级别（debug/info/warning/error）
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embedding_size: 256 # 特征维度
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distributed: true # 是否启用分布式训练
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pin_memory: true # 是否启用pin_memory
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# 模型配置
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models:
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backbone: 'resnet101'
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channel_ratio: 1.0
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checkpoints: "../checkpoints/resnet101_electornic_20250807/best.pth"
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# 数据配置
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data:
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train_batch_size: 128 # 训练批次大小
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test_batch_size: 128 # 验证批次大小
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num_workers: 32 # 数据加载线程数
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half: true # 是否启用半精度数据
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img_dirs_path: "/shareData/completed_data/scatter_data/electronic_scale/base/total" # base标准库图片存储路径
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# img_dirs_path: "/home/lc/contrast_nettest/data/feature_json"
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xlsx_pth: false # 过滤商品， 默认None不进行过滤
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transform:
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img_size: 224 # 图像尺寸
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img_mean: 0.5 # 图像均值
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img_std: 0.5 # 图像方差
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RandomHorizontalFlip: 0.5 # 随机水平翻转概率
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RandomRotation: 180 # 随机旋转角度
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ColorJitter: 0.5 # 随机颜色抖动强度
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# 日志与监控
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logging:
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logging_dir: "./logs" # 日志保存目录
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tensorboard: true # 是否启用TensorBoard
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checkpoint_interval: 30 # 检查点保存间隔（epoch）
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save:
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json_bin: "../search_library/resnet101_electronic.json" # 保存整个json文件
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json_path: "/home/lc/data_center/baseStlib/feature_json/stlib_base_resnet18_sub" # 保存单个json文件路径
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error_barcodes: "error_barcodes.txt"
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barcodes_statistics: "../search_library/barcodes_statistics.txt"
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create_single_json: false # 是否保存单个json文件 |