XRD-AutoAnalyzer-PyTorch 自动化分析工具箱

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本项目是一个专门为 XRD（X 射线衍射）实验设计的自动化分析平台。它不仅能帮您利用 CNN 识别相位，还通过一套贴心的脚本简化了从数据下载到结果分析的全流程。

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🚀 1. 快速开始 (Getting Started)

为了保持仓库整洁，Git 忽略了所有的本地数据集。在您克隆或下载本项目后，请按照以下几步简单配置：

Step 1: 配置您的 API 密钥

在 Novel-Space/ 目录下创建一个 .env 文件，填入您的 Materials Project API Key：

# Novel-Space/.env
MP_API_KEY=您的真实API密钥

Step 2: 初始化您的实验区

运行这个脚本来自动创建必要的软链接（Symbolic Links）：

cd Novel-Space
./setup_links.sh --init

[!TIP] 新功能：实验一键存盘 如果您之前在 temp 区已经训练出了好模型，再次运行 --init 时，脚本会很贴心地问您是否要“转正”：您可以给这次实验起个名字（比如 MyTest_V1），脚本会自动帮您同步备份所有产物。

Step 3: 一键启动训练

想开始下载数据并训练模型？直接运行：

./train.sh

• 安全小贴士：为了防止您误删重要的生产数据，我们在脚本里加了一个“安全栓”。如果您当前链接的是正式数据集而非 temp，脚本会要求您手动输入 y 确认，确保您的心血不被误删。

Step 4: 运行自动推理

把您的待测谱图放入 Spectra/ 目录，然后运行：

./inference.sh

• 别担心数据瑕疵：即便您的实验谱图有负值偏移或者 BGMN 精修报错，脚本现在也会尝试自动修复或降级运行，确保分析流程不断开。

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🛠️ 2. 交互式工具箱 (tools.sh)

如果您需要绘图、合成动图或者对结果进行二次处理，请直接通过我们的“中央控制台”：

./tools.sh

在这里您可以轻松选择：

• 结果处理：筛选核心物质标签。
• 动图制作：把实验过程图片合成为 GIF。
• 谱图预览：快速预览所有实验样本。

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📖 3. 给开发者的话

• 路径自适应：我们所有的 Python 脚本都经过了优化。无论您是在项目根目录运行还是在 Novel-Space/ 下运行，脚本都能自己找到正确的路径。

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4. 项目之间的跳转

本项目是系列工具的一部分，您可以点击下方链接跳转到其他版本：

• XRD-1.0：初始版本，包含完整的辅助脚本和数据处理工具。
• XRD-1.1：（当前项目）精简版，优化了脚本结构并增加了环境自动初始化工作流。
• xrd_server：服务器版本，提供在线分析与 API 服务。

本项目致力于为您打造一个高效、稳健且充满乐趣的 XRD 分析体验。如果有任何建议，欢迎随时交流！

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[!NOTE] 本项目由 Google Gemini 3 Flash 大模型辅助开发与维护。