DMD2 项目使用教程

DMD2 项目使用教程

DMD2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dm/DMD2

1. 项目目录结构及介绍

DMD2 项目的目录结构如下：

DMD2/
├── demo/
├── dnnlib/
├── docs/
├── experiments/
├── figures/
├── fsdp_configs/
├── main/
├── scripts/
├── third_party/
│   └── edm/
├── torch_utils/
├── .gitignore
├── LICENSE.md
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录介绍

• demo/: 包含项目的演示代码和示例脚本。
• dnnlib/: 深度神经网络库，包含项目所需的核心库文件。
• docs/: 项目文档，包含详细的说明文档和API文档。
• experiments/: 实验数据和配置文件，用于记录和复现实验结果。
• figures/: 项目中使用的图表和图像文件。
• fsdp_configs/: 分布式训练配置文件。
• main/: 主程序文件，包含项目的核心逻辑。
• scripts/: 脚本文件，包含自动化任务和辅助脚本。
• third_party/edm/: 第三方库，包含外部依赖的代码。
• torch_utils/: PyTorch 工具库，包含与 PyTorch 相关的实用函数和类。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定不需要版本控制的文件和目录。
• LICENSE.md: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用指南。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出项目所需的 Python 包。
• setup.py: 项目安装脚本，用于安装项目的依赖和配置环境。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 main/ 目录下，包含项目的核心逻辑和入口函数。以下是主要的启动文件：

• main.py: 项目的入口文件，负责初始化环境和启动主程序。
• train.py: 训练脚本，用于启动模型的训练过程。
• inference.py: 推理脚本，用于加载训练好的模型并进行推理。

启动示例

python main/main.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 fsdp_configs/ 目录下，包含分布式训练的配置参数。以下是主要的配置文件：

• config.yaml: 主配置文件，包含训练和推理的参数设置。
• distributed_config.yaml: 分布式训练配置文件，包含分布式训练的参数和策略。

配置文件示例

# config.yaml
train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100

inference:
  checkpoint_path: "checkpoints/model.pth"
  output_dir: "outputs/"

通过以上配置文件，可以灵活调整项目的训练和推理参数，以适应不同的需求和环境。

DMD2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dm/DMD2