DoppelGANger 开源项目教程

DoppelGANger 开源项目教程

DoppelGANger[IMC 2020 (Best Paper Finalist)] Using GANs for Sharing Networked Time Series Data: Challenges, Initial Promise, and Open Questions项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/do/DoppelGANger

1. 项目的目录结构及介绍

DoppelGANger 项目的目录结构如下：

DoppelGANger/
├── data_preparation/
│   ├── __init__.py
│   ├── attribute_dataset.py
│   ├── generation_dataset.py
│   ├── real_data.py
│   └── utils.py
├── gan/
│   ├── __init__.py
│   ├── doppelganger.py
│   ├── gan_loss.py
│   ├── output_layer_saver.py
│   ├── sample_generator.py
│   └── tf_session_helper.py
├── run_scripts/
│   ├── __init__.py
│   ├── run_complete.py
│   ├── run_real_data_attribute_only.py
│   ├── run_real_data_generation.py
│   └── run_toy_example.py
├── setup.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data_preparation/：包含数据预处理的脚本，如数据集的创建和处理。
• gan/：包含生成对抗网络（GAN）的核心实现，包括模型定义和训练逻辑。
• run_scripts/：包含运行项目的脚本，如运行完整模型、处理真实数据等。
• setup.py：用于安装项目的依赖。
• README.md：项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt：项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 run_scripts/ 目录下，以下是几个关键的启动文件：

• run_complete.py：运行完整的DoppelGANger模型，包括数据准备、模型训练和生成数据。
• run_real_data_attribute_only.py：仅处理真实数据的属性部分。
• run_real_data_generation.py：处理真实数据并生成新的数据。
• run_toy_example.py：运行一个简单的示例，用于快速测试和理解项目。

启动文件介绍

这些启动文件主要负责调用 data_preparation/ 和 gan/ 目录下的模块，进行数据处理和模型训练。用户可以根据需要选择合适的启动文件来运行项目。

3. 项目的配置文件介绍

DoppelGANger 项目没有显式的配置文件，但可以通过修改启动脚本中的参数来配置项目。例如，在 run_complete.py 中，可以修改以下参数：

# 数据路径
data_path = "path/to/your/data"
 
# 模型保存路径
model_save_path = "path/to/save/model"
 
# 生成的数据保存路径
generated_data_save_path = "path/to/save/generated/data"
 
# 其他参数，如batch size, epoch数等
batch_size = 64
num_epochs = 100

配置文件介绍

虽然项目没有独立的配置文件，但通过修改启动脚本中的参数，用户可以灵活地配置数据路径、模型保存路径、生成的数据保存路径以及其他训练参数。

以上是 DoppelGANger 开源项目的教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置方法。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

DoppelGANger[IMC 2020 (Best Paper Finalist)] Using GANs for Sharing Networked Time Series Data: Challenges, Initial Promise, and Open Questions项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/do/DoppelGANger