EfficientTrain：高效视觉骨干网络训练框架

EfficientTrain：高效视觉骨干网络训练框架

EfficientTrain Reducing the training cost of SOTA deep networks (e.g., ConvNeXts, DeiT, PVT, Swin/CSWin, MAE) by >1.5× on ImageNet-1K/22K without sacrificing the accuracy. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ef/EfficientTrain

一、项目目录结构及介绍

├── README.md                   # 项目说明文件，包含快速入门指南和重要说明。
├── LICENSE                     # 开源协议文件，采用MIT License。
├── datasets_buffer.py          # 数据集处理相关代码。
├── engine_buffer.py            # 训练和评估引擎的核心代码。
├── lamb.py                     # 自定义优化器或特定于该项目的LAMB优化器实现。
├── main_buffer.py              # 主运行脚本，用于启动训练或测试过程。
├── optim_factory.py            # 优化器工厂，用来创建不同的优化器实例。
├── utils_buffer.py             # 辅助工具函数集合，涉及数据处理、日志记录等。
├── ET_pp_main_{model}.py       # 不同模型的主训练脚本（例如deitS, res50, swinS等），实现特定模型的训练流程。
├── ET_pp_wReplay_main_{model}.py # 使用重放机制的训练脚本变种。
├── config                      # 配置文件夹，存放各种配置设定。
│   ├── config.yaml             # 示例配置文件，包含模型、训练参数等设置。
└── pre_trained_models         # 预训练模型存放处（注：实际路径在发布时可能有模型文件）。

介绍：此项目以清晰的模块化设计展示，包括核心训练逻辑、优化策略、数据预处理以及自定义工具函数。main_buffer.py 和一系列 _ET_pp_main_*.py 脚本是项目执行的关键入口点，而 config 文件夹内则存储着项目运行所需的配置细节。

二、项目的启动文件介绍

主要的启动文件包括：

• main_buffer.py：通用入口，通常用于非实验性常规训练，可能需要外部配置文件来指定具体模型和训练参数。
• ET_pp_main{model}.py (如 _ET_pp_main_deitS.py, _ET_pp_main_res50.py)：这些脚本针对不同类型的视觉模型进行了定制，比如DeiT-S、ResNet-50、Swin Transformer等，提供直接针对这些特定模型的训练流程。

要启动训练，开发者通常会基于模型需求调用对应的脚本，并确保所有必要的环境配置已经完成。

三、项目的配置文件介绍

• config/config.yaml: 这是项目的核心配置文件，包含了模型架构的设定、训练超参数（如批次大小、学习率）、数据集路径、是否进行模型预训练等关键信息。通过修改这个文件，用户可以灵活地调整实验设置，适应不同的研究或应用需求。

配置文件示例结构可能包括以下部分：

model:
  name: "resnet50"     # 模型名称
train:
  batch_size: 64      # 批次大小
  epochs: 100         # 训练轮数
  learning_rate: 0.1  # 初始学习率
data:
  dataset_path: "/path/to/dataset"  # 数据集位置

使用指南：在开始任何训练之前，建议先仔细阅读README.md文件，了解如何根据自己的硬件环境和需求调整上述配置文件中的参数。正确配置后，通过选择适当的启动脚本和配置文件即可开始高效训练旅程。

EfficientTrain Reducing the training cost of SOTA deep networks (e.g., ConvNeXts, DeiT, PVT, Swin/CSWin, MAE) by >1.5× on ImageNet-1K/22K without sacrificing the accuracy. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ef/EfficientTrain