DAFormer 开源项目教程

DAFormer 开源项目教程

1. 项目介绍

DAFormer 是基于论文《Dual-Attention Transformers for Class-Incremental Learning: A Tale of Two Memories》实现的代码库。本项目由作者 Wang Shaofan 等人开发，旨在解决类增量学习中的灾难性遗忘问题。DAFormer 通过引入双注意力机制，分别处理长期记忆和短期记忆，以实现知识巩固与适应的平衡。该模型已在 CIFAR-100、ImageNet-subset 和 ImageNet-full 数据集上进行了验证，表现出优于现有参数静态和参数增长方法的性能。

2. 项目快速启动

环境依赖

• numpy==1.23.5
• torch==1.12.1
• torchvision==0.13.1
• timm==0.4.9
• continuum==1.2.7

安装依赖

使用以下命令安装项目所需依赖：

pip install numpy torch torchvision timm continuum

训练模型

以 CIFAR-100 数据集为例，启动训练脚本：

bash train.sh 0 --options options/data/cifar100_10-10.yaml options/data/cifar100_order1.yaml options/model/cifar_dual.yaml --name DualVit --data-path /your_data_path/ --output-basedir /home/DAFormer/checkpoint --memory-size 2000

确保替换 /your_data_path/ 为实际的数据集路径。

3. 应用案例和最佳实践

训练与验证

• 使用不同的数据集和模型配置进行训练。
• 调整 --memory-size 参数以设置记忆大小。

模型部署

• 在目标环境上部署训练好的模型。
• 根据实际应用场景调整模型参数和配置。

性能优化

• 根据模型性能指标进行调优。
• 使用模型剪枝、量化等技术提升模型效率。

4. 典型生态项目

• Continuum：用于类增量学习的库，为 DAFormer 提供了底层支持。
• Timm：提供了大量预训练模型和模型架构，可用于对比实验或集成到 DAFormer 中。

以上教程为 DAFormer 开源项目的最佳实践方式，更多细节和高级用法请参考项目官方文档和代码注释。