KANC/experiment_config.yaml at master · codenum137/KANC · GitHub

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# 实验配置文件（精简版）
# 仅包含非物理约束模型：MLP、KAN-Poly、KAN-Bspline

# 全局设置
global_settings:
  # 数据路径
  nsfnet_test_dir: "data/routenet/nsfnetbw/tfrecords/evaluate"
  gbn_test_dir: "data/routenet/gbnbw/tfrecords/evaluate"

  # 模型目录基础路径（与 train_models.py 保持一致）
  models_base_dir: "kan_model/137"

  # 实验参数
  batch_size: 32

  # ================= 新增：评估与数值实验的独立控制 =================
  # 对 evaluate_routenet_tf2.py 执行完整测试集评估：
  # true -> 不传递 --num_samples，脚本内部遍历全部样本
  # false -> 使用下面的 num_samples_evaluate（若未设置则回退到 num_samples）
  evaluate_full: true

  # （可选）只在 evaluate_full: false 时生效；如果想指定评估采样数量可填写，例如 1500
  # num_samples_evaluate: 1500

  # numerical 分析使用的采样数量（必要；覆盖通用 num_samples）
  num_samples_numerical: 2000

  # （回退值）如果上面两个专用键缺失，会使用此通用值；保留兼容性
  num_samples: 2000

  # 输出根目录
  base_output_dir: "experiment_results/kan_model/137"

# 模型配置方案（由运行器自动生成 models）
model_configs:
  - type: "mlp"
    physics: "none"
    enabled: true
    single_readout: false

  - type: "kan"
    physics: "none"
    enabled: true  # KAN-Poly
    single_readout: false

  - type: "kan_bspline"
    physics: "none"
    enabled: true  # KAN-Bspline
    kan_basis: "bspline"
    kan_grid_size: 5
    kan_spline_order: 3
    single_readout: false

  # 新增：MLP + KAN 稀疏双读出（mlp-kan-sparse）
  - type: "mlp_kan_sparse"
    physics: "none"
    enabled: true
    # 稀疏概念空间与读出参数（与训练脚本默认一致）
    concept_dim: 16
    concept_sparsity: 0.875
    lambda_mlp: 1.0
    lambda_kan: 0.5
    inference_head: "mlp"  # 评估时走 MLP 分支
    single_readout: false

# 实验定义
experiments:
  evaluate:
    script: "routenet/evaluate_routenet_tf2.py"
    required_args:
      - "delay_model_dir"
      - "nsfnet_test_dir"
      - "gbn_test_dir"
      - "output_dir"
    optional_args:
      - "batch_size"
      - "num_samples"
      - "kan"
      # 可选：如果需要强制 TF 2.9 兼容评估脚本
      # - "tf-compat"

  numerical:
    script: "routenet/numerical_analysis.py"
    required_args:
      - "model_dir"
      - "nsfnet_test_dir"
      - "gbn_test_dir"
      - "output_dir"
    optional_args:
      - "batch_size"
      - "num_samples"
      - "kan"