Awesome-Diffusion-Low-Level-Vision 项目启动与配置教程

Awesome-Diffusion-Low-Level-Vision 项目启动与配置教程

awesome-diffusion-low-level-vision Awesome Diffusion Models in Low-Level Vision 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-diffusion-low-level-vision

1. 项目的目录结构及介绍

在克隆或下载本项目后，你将看到以下目录结构：

awesome-diffusion-low-level-vision/
├── data/                        # 存储项目所需的数据集
├── models/                      # 存储预训练模型和模型权重
├── scripts/                     # 包含项目运行的脚本文件
├── src/                         # 源代码目录，包含项目的核心实现
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py               # 数据集加载和处理的代码
│   ├── models.py                # 模型定义和加载的代码
│   ├── train.py                 # 训练模型的代码
│   ├── test.py                  # 测试模型的代码
│   └── utils.py                 # 工具函数和类
├── requirements.txt             # 项目依赖的Python包列表
├── config.json                  # 默认的配置文件
└── README.md                    # 项目说明文件

• data/：存放输入数据集，可能包括训练和测试数据。
• models/：存放预训练模型权重文件，可能包括不同版本或变体的模型。
• scripts/：包含运行项目的脚本，如数据预处理脚本、训练脚本等。
• src/：源代码目录，包含实现项目功能的所有Python文件。
• requirements.txt：列出项目运行所依赖的Python库，可以使用pip install -r requirements.txt来安装这些依赖。
• config.json：项目的配置文件，包含各种参数设置。
• README.md：项目说明文件，通常包含项目描述、安装指南、使用说明等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于src/train.py和src/test.py脚本。

• train.py：用于启动模型训练过程，通常包含命令行参数解析、配置文件加载、数据加载、模型构建和训练循环等。
• test.py：用于启动模型测试过程，检查模型在测试数据集上的表现。

要启动训练，你可以在项目根目录下运行以下命令：

python src/train.py

要启动测试，可以使用以下命令：

python src/test.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置通过config.json文件进行。此文件包含模型训练和测试所需的各种参数，例如数据集路径、模型结构参数、训练过程中的超参数等。

以下是一个配置文件的示例：

{
  "data": {
    "train_path": "data/train",
    "test_path": "data/test"
  },
  "model": {
    "name": "AwesomeDiffusion",
    "params": {
      "embedding_size": 256,
      "num_res_blocks": 8
    }
  },
  "train": {
    "batch_size": 32,
    "learning_rate": 0.001,
    "epochs": 100
  },
  "test": {
    "batch_size": 16
  }
}

通过修改这个文件，可以调整项目的行为，以适应不同的需求和实验设置。

awesome-diffusion-low-level-vision Awesome Diffusion Models in Low-Level Vision 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-diffusion-low-level-vision