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下载本仓库
git clone https://github.com/Lmy0217/WirelessChannelAI.git
cd WirelessChannelAI
安装依赖
pip3 install -r requirements.txt
下载数据集,并将其解压到 data
文件夹(现在,这个文件夹应该包含 ‘train_set’ 和 ‘test_set’ 文件夹)
在 data
文件夹下运行合并、预处理代码
cd data
python3 comp.py
matlab -nodesktop -nosplash -r "poccess;exit;"
训练和测试模型
python3 model.py
训练后模型保存在 model
文件夹下,会覆盖预训练模型
model
文件夹模型 | 线下 RMSE | 线上 RMSE |
---|---|---|
FC-5 | ≈ 9.74 | 9.7588 |
FC-6 | ≈ 9.53 | 9.4514 |
ResNet-8 | ≈ 9.43 | - |
上传 model
文件夹作为模型目录
上传 data
文件夹下的 test_set
文件夹作为测试集目录
在 ModelArts 创建模型,部署批量服务
提交模型到比赛
代码在 MIT 许可证下开源。
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