bayeSDE 开源项目安装与使用指南

bayeSDE 开源项目安装与使用指南

bayeSDE Code for "Infinitely Deep Bayesian Neural Networks with Stochastic Differential Equations" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bayeSDE

本指南旨在帮助您快速理解和上手 bayeSDE，一个实现“无限深度贝叶斯神经网络与随机微分方程”的开源库。该项目提供了基于JAX和PyTorch的神经ODEs以及用于贝叶斯层的实现，以支持随机变分推断。

1. 目录结构及介绍

以下是 bayeSDE 项目的典型目录结构及其内容概览：

• assets: 可能包含项目所需的静态资源文件。
• brax: 这部分可能与项目中特定的实验或数据处理相关。
• examples:
  • 子目录包括不同类型的示例，如**jax和torch**，分别提供在JAX和PyTorch环境下的应用实例。
• jaxsde: 包含JAX中实现的不同形式（Ito和Stratonovich）的SDE求解器代码。
• torchbnns: 若有，则涉及PyTorch中的贝叶斯神经网络相关实现。
• .gitignore: 列出Git应忽略的文件类型或文件夹。
• CITATION.bib, LICENSE, README.md: 分别是引用信息、许可证和主要的项目说明文档。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

在本项目中，并没有明确指出单个“启动”文件。然而，开发和实验通常从examples目录开始：

• 对于快速入门，您可以查看examples/jax/sdebnn_toy1d.py或者examples/torch/sdebnn_toy1d.py这两个文件，它们分别是基于JAX和PyTorch的简单示例，适合快速了解如何使用该库进行一维回归任务。
• 实际应用中，如果您想要进行图像分类，可以查看examples/jax/sdebnn_classification.py或相应的PyTorch版本来理解更复杂的设置。

3. 项目的配置文件介绍

虽然项目本身并未特别强调单独的配置文件模式，配置主要是通过命令行参数或者直接在脚本内部设定的。例如，在启动脚本（如上所述的示例脚本）中，您可以通过添加命令行参数来调整模型的超参数、数据集路径、学习算法细节等。这些参数涵盖了模型架构(--model), 数据增强(--aug), 步数(--nsteps)等，具体取决于您的需求和所选择的示例脚本。

安装与基本使用流程

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

确保环境中已安装jax==0.1.77和torch==1.6.0或更高兼容版本。

进行一维回归实验：

python examples/jax/sdebnn_toy1d.py --ds cos --activn swish ...

进行图像分类实验（以JAX为例）：

python examples/jax/sdebnn_classification.py --output <output directory> ...

记住，根据实际需求调整上述命令中的选项和参数。

此指南概述了如何导航和初步使用bayeSDE项目。深入探索每个组件和参数调优将需要参考具体的示例代码和项目文档。

bayeSDE Code for "Infinitely Deep Bayesian Neural Networks with Stochastic Differential Equations" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bayeSDE