Score-SDE 项目使用教程

Score-SDE 项目使用教程

score_sde Official code for Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations (ICLR 2021, Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/score_sde

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于分数扩散模型（Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations）的开源实现。以下是项目的目录结构及其介绍：

• assets/: 存储了一些辅助性文件，如数据集的统计数据文件。
• configs/: 包含了各种配置文件，这些文件定义了模型的参数、训练设置等。
• datasets.py: 实现了数据集加载和处理的代码。
• evaluation.py: 包含了模型评估的代码，例如计算生成样本的FID和Inception分数。
• likelihood.py: 提供了计算数据对数似然的方法。
• losses.py: 定义了模型训练中使用的损失函数。
• main.py: 项目的启动文件，负责模型的训练和评估。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的Python包。
• run_lib.py: 提供了运行实验的基本功能，如日志记录、超参数解析等。
• sampling.py: 包含了采样算法的实现。
• sde_lib.py: 实现了与随机微分方程（SDE）相关的功能。
• utils.py: 提供了一些通用的工具函数。
• README.md: 项目的说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是main.py，它负责根据命令行参数或配置文件启动模型的训练或评估流程。

以下是一些主要的命令行参数：

• --config: 指定配置文件的路径，配置文件定义了模型的设置和训练参数。
• --eval_folder: 指定存储评估结果的文件夹名称。
• --mode: 指定运行模式，train 表示训练，eval 表示评估。
• --workdir: 指定工作目录，用于存储实验的所有工件，如检查点、样本和评估结果。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于configs/目录下，它们是使用ml_collections格式编写的，定义了模型的参数和训练过程的各种设置。

配置文件通常包含以下部分：

• dataset: 指定了使用的数据集，如 CIFAR-10、CelebA 等。
• model: 定义了使用的模型类型，如 NCSN、NCSNv2、DDPM 等。
• continuous: 是否使用连续时间步骤训练模型。
• train: 包含了训练相关的设置，如优化器参数、学习率调度等。
• eval: 包含了评估相关的设置，如是否生成样本、是否计算对数似然等。

每个配置文件的命名都遵循特定的规则，以表明它所对应的数据集、模型类型和其他维度。

score_sde Official code for Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations (ICLR 2021, Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/score_sde