要学习如何训练一个模型，特别是在指定的 scimilarity 项目中，首先需要了解项目的整体结构和每个文件的作用。以下是一个推荐的学习顺序，以及每个文件可能扮演的角色：
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init.py
这个文件通常用于初始化 Python 包。可以先查看它，了解包的基础结构和任何初始设置。 - data_models.py 和 zarr_data_models.py
这些文件可能包含数据模型的定义，这是理解数据如何被结构化和存储的关键。了解数据模型有助于理解后续模型训练过程中数据的处理方式。 - utils.py
通常包含辅助函数，这些函数在整个项目中被多次调用。熟悉这些工具函数可以帮助更好地理解代码的其他部分。 - nn_models.py
这个文件很可能包含神经网络模型的架构。对于学习如何训练模型来说，理解模型架构至关重要。 - training_models.py
这里可能定义了模型训练的逻辑，包括损失函数、优化器和训练循环。这是理解模型如何学习的关键部分。 - cell_embedding.py 和 cell_annotation.py
这些文件可能涉及特定的功能，如细胞嵌入和注释。它们可能会使用 nn_models.py 中定义的网络架构。 - cell_query.py
可能包含查询模型或进行预测的代码。这有助于理解模型训练完成后如何被实际应用。 - interpreter.py 和 visualizations.py
这些文件可能用于解释模型的结果和可视化。了解如何解释和可视化模型的输出是模型训练过程的重要组成部分。 - triplet_selector.py
如果模型使用三元组作为训练数据（如在一些对比学习场景中），这个文件可能关键。 - ontologies.py
如果项目涉及生物学本体（ontology），这个文件可能包含相关信息的管理或处理逻辑。 - zarr_dataset.py
这个文件可能涉及使用 Zarr 格式处理大规模数据集，这在一些生物信息学应用中很常见。
