# general seed: 42 workers: 8 dataset_dir: "./datasets" # train options batch_size: 64 image_size: 224 start_epoch: 1000 epochs: 1000 dataset: "CIFAR-10" # CIFAR-10 / CIFAR-100 / STL-10 / ImageNet-10 / ImageNet-dogs / tiny-ImageNet # model options resnet: "ResNet34" # ResNet18 / ResNet34 / ResNet50 feature_dim: 128 model_path: "save/CIFAR-10" reload: False # loss options learning_rate: 0.0003 weight_decay: 0. instance_temperature: 0.5 cluster_temperature: 1.0

这是一些训练选项和模型参数的配置信息。以下是每个配置的解释：

- `seed`: 随机种子，用于可重复性。
- `workers`: 数据加载时使用的线程数。
- `dataset_dir`: 数据集的目录路径。
- `batch_size`: 每个批次中的样本数量。
- `image_size`: 图像的尺寸，通常用于预处理或调整输入图像的大小。
- `start_epoch`: 训练开始的起始轮数。
- `epochs`: 总训练轮数。
- `dataset`: 使用的数据集名称，可以是 CIFAR-10、CIFAR-100、STL-10、ImageNet-10、ImageNet-dogs 或 tiny-ImageNet。
- `resnet`: 使用的 ResNet 模型类型，可以是 ResNet18、ResNet34 或 ResNet50。
- `feature_dim`: 特征维度，用于定义模型中嵌入特征的长度。
- `model_path`: 模型保存的路径。
- `reload`: 是否重新加载之前保存的模型。
- `learning_rate`: 学习率，用于优化器的学习率设置。
- `weight_decay`: 权重衰减（L2 正则化）的强度。
- `instance_temperature`: 实例损失函数中的温度参数。
- `cluster_temperature`: 聚类损失函数中的温度参数。

以上是配置文件中的一些常见选项和参数，您可以根据自己的需求进行修改和调整。这些配置将在训练过程中使用，以定义模型、数据集和优化器等的设置。