sdeflow-light 项目教程

sdeflow-light 项目教程

sdeflow-light A minimalist implementation of score-based diffusion model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sdeflow-light

1. 项目的目录结构及介绍

sdeflow-light/
├── train_img/
│   └── ...
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
└── ...

• train_img/: 训练图像的存储目录。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• LICENSE: 项目的开源许可证，本项目使用 MIT 许可证。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件是 train_img/train.py。该文件负责训练模型的主要逻辑，包括数据加载、模型训练、损失计算等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 config.yaml，该文件包含了训练过程中需要调整的各种参数，例如学习率、批量大小、训练迭代次数等。配置文件的具体内容如下：

learning_rate: 0.001
batch_size: 32
num_epochs: 100
debias: True

• learning_rate: 学习率，控制模型参数更新的步长。
• batch_size: 批量大小，每次训练使用的样本数量。
• num_epochs: 训练的总轮数。
• debias: 是否启用去偏置功能，True 表示启用，False 表示不启用。

以上是 sdeflow-light 项目的基本教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

sdeflow-light A minimalist implementation of score-based diffusion model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sdeflow-light