Consistency Flow Matching 项目使用教程

Consistency Flow Matching 项目使用教程

consistency_flow_matching Official Implementation for "Consistency Flow Matching: Defining Straight Flows with Velocity Consistency" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/consistency_flow_matching

1. 项目目录结构及介绍

Consistency Flow Matching 项目的主要目录结构如下：

• configs: 存放配置文件，用于定义模型和训练过程的参数。
• consistencyfm: 包含 Consistency Flow Matching 的核心实现代码。
• datasets.py: 定义数据集加载和预处理的相关代码。
• evaluation.py: 实现模型评估的相关逻辑，如计算 FID 和 IS 指标。
• likelihood.py: 概率密度函数估计的实现代码。
• losses.py: 定义损失函数的实现代码。
• main.py: 主启动文件，用于运行训练和评估流程。
• pytorch_datasets.py: 使用 PyTorch 数据集的相关代码。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run_lib.py: 运行时的辅助函数。
• run_lib_pytorch.py: 针对 PyTorch 的运行时辅助函数。
• sampling.py: 采样函数的实现代码。
• sde_lib.py: 随机微分方程库的实现代码。
• utils.py: 通用工具函数的实现代码。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py，该文件的主要功能如下：

• 解析命令行参数。
• 加载配置文件。
• 根据配置文件设置训练或评估模式。
• 加载数据集。
• 构建模型。
• 运行训练或评估流程。

以下是一个基本的启动命令示例：

python ./main.py --config ./configs/consistencyfm/cifar10_gaussian_ddpmpp.py --mode train --workdir ./logs/cifar10

该命令表示使用 CIFAR-10 数据集的 Gaussian DDPM++ 配置文件启动训练过程，并将日志保存在 ./logs/cifar10 目录。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs 目录下，每个配置文件定义了模型和训练过程的参数。配置文件采用 Python 字典格式，可以通过 --config 命令行参数指定。

以下是一个配置文件的示例片段：

config = {
    'consistencyfm': {
        'boundary': 0,
        'sample_N': 2
    },
    'training': {
        'n_iters': 100001,
        'data_dir': 'path_to_data'
    },
    'eval': {
        'enable_sampling': True,
        'batch_size': 1024,
        'num_samples': 50000
    }
}

在这个配置中，consistencyfm 子字典包含了与 Consistency Flow Matching 模型相关的参数，training 子字典定义了训练过程的参数，而 eval 子字典则用于配置评估过程的参数。通过修改这些参数，用户可以调整模型的训练和评估行为。

consistency_flow_matching Official Implementation for "Consistency Flow Matching: Defining Straight Flows with Velocity Consistency" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/consistency_flow_matching