开源项目 NSF 使用教程

开源项目 NSF 使用教程

nsfCode for Neural Spline Flows paper项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ns/nsf

1. 项目的目录结构及介绍

nsf/
├── README.md
├── setup.py
├── nsf/
│   ├── __init__.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── normalizing_flow.py
│   │   └── utils.py
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── datasets.py
│   │   └── transforms.py
│   ├── trainers/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── trainer.py
│   │   └── callbacks.py
│   ├── configs/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── default_config.yaml
│   │   └── experiment_config.yaml
│   └── main.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── test_models.py
    └── test_data.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• nsf/: 项目主目录。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • models/: 存放模型相关文件。
    • normalizing_flow.py: 定义归一化流模型。
    • utils.py: 模型工具函数。
  • data/: 存放数据处理相关文件。
    • datasets.py: 定义数据集。
    • transforms.py: 数据变换函数。
  • trainers/: 存放训练相关文件。
    • trainer.py: 训练器定义。
    • callbacks.py: 训练回调函数。
  • configs/: 存放配置文件。
    • default_config.yaml: 默认配置文件。
    • experiment_config.yaml: 实验配置文件。
  • main.py: 项目启动文件。
• tests/: 存放测试文件。
  • test_models.py: 模型测试文件。
  • test_data.py: 数据测试文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、创建模型、启动训练等任务。以下是 main.py 的主要功能：

• 读取配置文件。
• 初始化数据加载器。
• 创建归一化流模型。
• 初始化训练器。
• 启动训练过程。

示例代码片段：

import argparse
from nsf.configs import load_config
from nsf.data import get_data_loader
from nsf.models import NormalizingFlow
from nsf.trainers import Trainer

def main(config_path):
    config = load_config(config_path)
    data_loader = get_data_loader(config)
    model = NormalizingFlow(config)
    trainer = Trainer(model, data_loader, config)
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/default_config.yaml", help="Path to config file")
    args = parser.parse_args()
    main(args.config)

3. 项目的配置文件介绍

configs/default_config.yaml

default_config.yaml 是项目的默认配置文件，包含模型、数据、训练等参数。以下是配置文件的主要内容：

model:
  name: "normalizing_flow"
  hidden_layers: 4
  hidden_dim: 128

data:
  dataset: "mnist"
  batch_size: 64
  shuffle: true

train:
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001
  log_interval: 10

配置文件介绍

• model: 模型相关配置。
  • name: 模型名称。
  • hidden_layers: 隐藏层数量。
  • hidden_dim: 隐藏层维度。
• data: 数据相关配置。

nsfCode for Neural Spline Flows paper项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ns/nsf