ONNX Runtime 训练示例项目教程

ONNX Runtime 训练示例项目教程

onnxruntime-training-examples Examples for using ONNX Runtime for model training. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnxruntime-training-examples

1. 项目的目录结构及介绍

onnxruntime-training-examples/
├── README.md
├── setup.py
├── requirements.txt
├── examples/
│   ├── bert/
│   │   ├── README.md
│   │   ├── bert_trainer.py
│   │   ├── bert_config.json
│   │   └── data/
│   ├── gpt2/
│   │   ├── README.md
│   │   ├── gpt2_trainer.py
│   │   ├── gpt2_config.json
│   │   └── data/
│   └── resnet/
│       ├── README.md
│       ├── resnet_trainer.py
│       ├── resnet_config.json
│       └── data/
└── tests/
    ├── test_bert.py
    ├── test_gpt2.py
    └── test_resnet.py

• README.md: 项目的主文档，包含项目的概述、安装说明和使用指南。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的Python包。
• examples/: 包含多个子目录，每个子目录对应一个具体的训练示例。
  • bert/: BERT模型的训练示例。
    • bert_trainer.py: BERT模型的训练脚本。
    • bert_config.json: BERT模型的配置文件。
    • data/: 存放BERT模型的训练数据。
  • gpt2/: GPT-2模型的训练示例。
    • gpt2_trainer.py: GPT-2模型的训练脚本。
    • gpt2_config.json: GPT-2模型的配置文件。
    • data/: 存放GPT-2模型的训练数据。
  • resnet/: ResNet模型的训练示例。
    • resnet_trainer.py: ResNet模型的训练脚本。
    • resnet_config.json: ResNet模型的配置文件。
    • data/: 存放ResNet模型的训练数据。
• tests/: 包含项目的测试脚本。

2. 项目的启动文件介绍

每个示例子目录中都有一个启动文件，用于启动相应的模型训练。以下是各个启动文件的介绍：

• bert/bert_trainer.py: 用于启动BERT模型的训练。
• gpt2/gpt2_trainer.py: 用于启动GPT-2模型的训练。
• resnet/resnet_trainer.py: 用于启动ResNet模型的训练。

这些启动文件通常会读取相应的配置文件，并根据配置文件中的参数进行模型的训练。

3. 项目的配置文件介绍

每个示例子目录中都有一个配置文件，用于配置模型的训练参数。以下是各个配置文件的介绍：

• bert/bert_config.json: 配置BERT模型的训练参数，如学习率、批量大小等。
• gpt2/gpt2_config.json: 配置GPT-2模型的训练参数，如学习率、批量大小等。
• resnet/resnet_config.json: 配置ResNet模型的训练参数，如学习率、批量大小等。

这些配置文件通常以JSON格式存储，包含模型训练所需的各种参数。

onnxruntime-training-examples Examples for using ONNX Runtime for model training. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnxruntime-training-examples