PyTorch Fidelity: 高保真度生成模型性能评估工具安装与使用手册

PyTorch Fidelity: 高保真度生成模型性能评估工具安装与使用手册

torch-fidelity High-fidelity performance metrics for generative models in PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torch-fidelity

项目简介

本手册旨在引导您快速掌握如何使用 torch-fidelity 这一强大的PyTorch库来评估生成模型的性能。torch-fidelity 提供了精确、高效且可扩展的实现，包括如Inception Score（ISC）、Fréchet Inception Distance（FID）、Kernel Inception Distance（KID）等重要评价指标。

目录结构及介绍

torch-fidelity/
│  
├── docs                    # 文档资料，包含了API参考和使用指南。
├── examples                # 示例脚本，展示命令行和Python API的应用实例。
├── tests                   # 单元测试文件夹，确保代码质量。
├── torch_fidelity         # 核心功能模块，实现了所有性能评估指标的计算逻辑。
├── utils                   # 辅助函数，支持核心模块的功能，如数据处理和配置管理。
│  
├── .gitignore              # Git忽略文件列表。
├── CHANGELOG.md            # 更新日志。
├── CONTRIBUTING.md         # 贡献者指南。
├── LICENSE.md              # 许可证文件。
├── MANIFEST.in             # 包含用于打包的非源代码文件声明。
├── README.md               # 项目简介文件。
├── pyproject.toml          # 工程配置，依赖管理和编译设置。
├── requirements.txt        # 项目运行所需的第三方库清单。
└── setup.py                # Python包的安装脚本。

启动文件介绍

虽然torch-fidelity主要通过命令行界面(CLI)和Python API进行交互，没有一个特定的“启动”文件。但是，用户可以通过以下两种方式启动项目：

• 命令行工具：执行fidelity命令来进行各种性能评估。首次安装后，您可能需要将安装路径添加到环境变量PATH中或者直接调用完整路径下的脚本。

• Python API：在Python环境中导入torch_fidelity模块并调用相关函数。示例如下：

  import torch_fidelity
  

项目的配置文件介绍

torch-fidelity本身并不直接需要用户维护配置文件。它的配置主要是通过命令行参数或Python API的函数参数进行设定的。例如，在使用CLI时，您可以指定GPU编号、输入数据路径、是否使用CUDA等。而在使用Python API时，这些参数则是在调用calculate_metrics等函数时直接传递。

对于自定义配置，用户通常会在自己的脚本中组织这些参数，比如设置模型路径、样本数量、选择哪些指标来计算等，而非依赖于项目内部的配置文件。

示例：配置指标计算

在Python中配置计算多个指标的例子：

wrapped_generator = torch_fidelity.GenerativeModelModuleWrapper(generator, 128, 'normal', 0)
metrics_dict = torch_fidelity.calculate_metrics(
    input1=wrapped_generator,
    input2='cifar10-train',
    cuda=True,
    isc=True,
    fid=True,
    kid=True,
    prc=True,
    verbose=False
)
print(metrics_dict)

通过上述指导，您可以顺利地理解和应用torch-fidelity，无论是通过简单的命令行指令还是集成进复杂的Python项目中，以获得生成模型的高精度性能评估。

torch-fidelity High-fidelity performance metrics for generative models in PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torch-fidelity