Donut配置文件解析：train_cord.yaml等配置文件的详细说明
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/donut Donut（OCR-free Document Understanding Transformer）是一个基于Transformer的无OCR文档理解模型，其配置文件对于模型训练和微调至关重要。本文将详细解析config目录下的四个主要配置文件，帮助您快速掌握Donut模型的配置要点。🎯
📋 配置文件概览
在Donut项目的config目录中，包含四个重要的训练配置文件：
train_cord.yaml- CORD数据集训练配置train_docvqa.yaml- DocVQA数据集训练配置train_rvlcdip.yaml- RVL-CDIP数据集训练配置train_zhtrainticket.yaml- 中文火车票数据集训练配置
🔧 核心配置参数详解
基础设置参数
预训练模型路径
pretrained_model_name_or_path: "naver-clova-ix/donut-base"
所有配置文件都使用相同的预训练模型作为起点。
数据集配置
- CORD：使用HuggingFace数据集
naver-clova-ix/cord-v2 - DocVQA：本地数据集路径
./dataset/docvqa - RVL-CDIP：本地数据集路径
./dataset/rvlcdip - 中文火车票：本地数据集路径
./dataset/zhtrainticket
训练参数对比
| 配置项 | CORD | DocVQA | RVL-CDIP | 中文火车票 |
|---|---|---|---|---|
| 批次大小 | 8 | 2 | 2 | 8 |
| 输入尺寸 | [1280,960] | [2560,1920] | [2560,1920] | [960,1280] |
| 学习率 | 3e-5 | 3e-5 | 2e-5 | 3e-5 |
| 训练轮数 | 30 | 300 | 100 | 10 |
关键参数说明
输入尺寸（input_size） 不同数据集的最佳输入尺寸各不相同，这取决于原始文档的分辨率和长宽比。
最大序列长度（max_length）
- CORD：768（复杂结构化数据）
- DocVQA：128（问答任务）
- RVL-CDIP：8（文档分类任务）
- 中文火车票：256（中等复杂度）
🎯 各数据集配置特点
CORD数据集配置
CORD配置针对收据理解任务优化，具有以下特点：
- 中等输入分辨率：[1280, 960]
- 较长的序列长度：768
- 相对较小的训练轮数：30
DocVQA数据集配置
DocVQA配置针对文档问答任务：
- 高分辨率输入：[2560, 1920]
- 短序列长度：128
- 长训练周期：300轮
- 较低梯度裁剪值：0.25
RVL-CDIP文档分类配置
用于文档分类任务：
- 极短的序列长度：8
- 较低学习率：2e-5
- 大批次训练样本
中文火车票配置
专门针对中文火车票识别：
- 横向输入尺寸：[960, 1280]
- 中等序列长度：256
- 快速训练：仅10轮
⚙️ 高级配置选项
恢复训练设置
resume_from_checkpoint_path: null
设置为检查点路径可从之前的中断点继续训练。
验证配置
val_check_interval: 验证频率check_val_every_n_epoch: 每N轮验证一次
💡 配置最佳实践
-
根据任务类型选择配置：分类任务使用较短序列，理解任务需要较长序列
-
硬件资源适配：根据GPU内存调整批次大小
-
数据集准备：确保本地数据集路径正确配置
-
超参数调优：学习率、预热步数等参数需根据具体任务调整
🔍 配置文件位置与使用
所有配置文件都位于项目的config目录下。在训练时，通过指定配置文件路径来加载相应配置：
python train.py --config config/train_cord.yaml
通过深入理解这些配置文件，您可以根据自己的文档理解需求，快速配置和训练Donut模型，实现高效的文档解析和处理任务。🚀
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
