minRF 项目使用教程

minRF 项目使用教程

minRFMinimal implementation of scalable rectified flow transformers, based on SD3's approach项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/minRF

1. 项目的目录结构及介绍

minRF/
├── data/
│   └── README.md
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── utils.py
├── configs/
│   ├── default_config.yaml
│   └── README.md
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• models/: 包含项目的模型定义和相关工具函数。
  • __init__.py: 初始化文件。
  • model.py: 模型定义文件。
  • utils.py: 工具函数文件。
• configs/: 存放项目的配置文件。
  • default_config.yaml: 默认配置文件。
• scripts/: 包含项目的训练和评估脚本。
  • train.py: 训练脚本。
  • evaluate.py: 评估脚本。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

scripts/train.py

该文件是项目的启动文件，用于训练模型。主要功能包括：

• 加载配置文件。
• 初始化模型和数据加载器。
• 执行训练循环。
• 保存训练好的模型。

使用方法

python scripts/train.py --config configs/default_config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

configs/default_config.yaml

该文件是项目的默认配置文件，包含模型训练所需的各种参数。主要参数包括：

• data_path: 数据文件路径。
• model_params: 模型参数。
• train_params: 训练参数，如学习率、批次大小等。
• output_path: 模型输出路径。

配置文件示例

data_path: "data/dataset.csv"
model_params:
  hidden_size: 256
  num_layers: 4
train_params:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 32
output_path: "models/trained_model.pth"

通过修改配置文件中的参数，可以调整模型的训练行为。

minRFMinimal implementation of scalable rectified flow transformers, based on SD3's approach项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/minRF