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README.md

+# ResNet-CBAM
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+## 项目简介
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+https://github.com/zhangzhengde0225/binary_distinguish_GRB_by_DL
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+### 论文
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+Application of Deep Learning Methods for Distinguishing Gamma-Ray Bursts from Fermi/GBM TTE Data
+
+- https://arxiv.org/abs/2303.00370
+
+### 模型结构
+
+卷积神经网络（CNN）架构的示意图如下。每个卷积块顶部和底部的数字分别表示卷积步幅（默认值为1）和卷积核的数量。图底部的数字描述了特征图的长度和宽度的变化。
+
+![img](https://developer.sourcefind.cn/codes/bw-bestperf/resnet-cbam/-/raw/main/assets/architectures.png)
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+---
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+## 环境部署
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+### 1. 拉取镜像
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+```bash
+docker pull harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/pytorch:2.5.1-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10
+```
+
+### 2. 创建容器
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+```bash
+docker run -it \
+--network=host \
+--hostname=localhost \
+--name=cbam-test \
+-v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro \
+-v $PWD:/workspace \
+--ipc=host \
+--device=/dev/kfd \
+--device=/dev/mkfd \
+--device=/dev/dri \
+--shm-size=512G \
+--privileged \
+--group-add video \
+--cap-add=SYS_PTRACE \
+-u root \
+--security-opt seccomp=unconfined \
+harbor.sourcefind.cn:5443/dcu/admin/base/pytorch:2.5.1-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10 \
+/bin/bash
+```
+
+---
+
+## 测试步骤
+
+### 1. 拉取代码
+
+```bash
+git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/bw-bestperf/resnet-cbam.git
+```
+
+### 2. 安装依赖
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+```bash
+pip install matplotlib -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
+# 仅需安装matplotlib，也可在../code/model_utils.py 第4行注释掉，不影响程序运行
+```
+
+### 3、数据集
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+```
+curl -f -C - -o Binary_Distinguish_GRB_Datasetv1.zip https://wuzh01.hpccube.com:65015/efile/s/d/bWFtaW5nMTAx/775529e4f6b82053  
+```
+
+```
+Binary_Distinguish_GRB_Datasetv1/data/
+└── dataset_256ms/
+    ├── test_count_map_256ms.npy
+    ├── test_info.npy
+    ├── train_count_map_256ms.npy
+    ├── train_info.npy
+    ├── validate_count_map_256ms.npy
+    └── validate_info.npy
+└── ......
+```
+
+## 训练
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+```bash
+cd /path/your_code_data/code
+# 修改数据集路径，train.py 15行
+# 查看numa亲和力
+export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
+export TF_XLA_FLAGS=--tf_xla_auto_jit=2
+numactl --cpunodebind=3 python train.py
+```
+
+## 贡献指南
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+欢迎对binary_distinguish_GRB_DL项目进行贡献！请遵循以下步骤：
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+1. Fork 本仓库，并新建分支进行功能开发或问题修复。
+2. 提交规范的 commit 信息，描述清晰。
+3. 提交 Pull Request，简述修改内容及目的。
+4. 遵守项目代码规范和测试标准。
+5. 参与代码评审，积极沟通改进方案。
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+## 许可证
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+本项目遵循 MIT 许可证，详见 [LICENSE](./LICENSE) 文件。
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+感谢您的关注与支持！如有问题，欢迎提交 Issue 或联系维护团队。