S4 项目使用教程

S4 项目使用教程

s4 Structured state space sequence models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/s4/s4

1. 项目介绍

S4（Structured State Spaces for Sequence Modeling）是一个用于序列建模的开源项目。该项目提供了与S4相关的模型的官方实现和实验，包括HiPPO、LSSL、SaShiMi、DSS、HTTYH、S4D和S4ND等。每个模型的项目特定信息，包括源代码的概述和特定实验的重现，都可以在models/目录下找到。

2. 项目快速启动

环境设置

首先，确保你的Python版本为3.9+，并且安装了PyTorch 1.10+。你可以使用以下命令安装所需的依赖：

conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
pip install -r requirements.txt

安装S4

克隆项目仓库并安装：

git clone https://github.com/state-spaces/s4.git
cd s4
python setup.py install

运行示例训练脚本

以下是一个简单的训练脚本示例，用于在MNIST和CIFAR数据集上训练S4模型：

python example.py

默认设置下，该脚本可以在顺序CIFAR数据集上达到88%的准确率，使用一个非常简单的S4D模型，参数数量为200k。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

S4模型在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

• 自然语言处理（NLP）：用于文本生成、机器翻译等任务。
• 语音识别：用于语音信号的建模和识别。
• 时间序列预测：用于金融、气象等领域的时间序列数据预测。

最佳实践

• 优化器超参数：S4模型对优化器超参数非常敏感，特别是SSM核的$(A, B)$参数。建议在训练时降低这些参数的学习率，并将权重衰减设置为0。
• 多GPU训练：通过设置trainer.gpus=2，可以在2个GPU上进行训练，加快训练速度。
• 数据子采样：在调试训练循环时，可以使用trainer.limit_[train|val]_batches=[10, 0, 1]来限制训练和验证的批次数量。

4. 典型生态项目

PyTorch Lightning

S4项目使用了PyTorch Lightning框架来管理训练循环，提供了许多有用的预定义标志和功能，如多GPU训练、模型层检查、数据子采样等。

Hydra

Hydra是一个配置管理工具，S4项目使用Hydra来管理实验配置。通过Hydra，用户可以轻松地修改和扩展实验配置，而无需修改代码。

WandB

WandB是一个用于实验跟踪和可视化的工具。S4项目集成了WandB，用户可以通过设置环境变量WANDB_API_KEY来启用WandB日志记录。

通过以上模块的介绍和示例，用户可以快速上手并深入了解S4项目，从而在实际应用中发挥其强大的序列建模能力。

s4 Structured state space sequence models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/s4/s4