Sparse Autoencoder 项目教程

Sparse Autoencoder 项目教程

sparse_autoencoder Sparse Autoencoder for Mechanistic Interpretability 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/spa/sparse_autoencoder

1. 项目的目录结构及介绍

sparse_autoencoder/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── sparse_autoencoder/
│   ├── __init__.py
│   ├── autoencoder.py
│   ├── dataset.py
│   ├── trainer.py
│   └── utils.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_autoencoder.py
│   └── test_dataset.py
└── config/
    ├── config.yaml
    └── logging.yaml

目录结构介绍

• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• sparse_autoencoder/: 项目的主要代码目录，包含以下文件：
  • init.py: 使该目录成为一个Python包。
  • autoencoder.py: 定义了Sparse Autoencoder模型的核心代码。
  • dataset.py: 处理数据集的代码。
  • trainer.py: 训练模型的代码。
  • utils.py: 辅助函数和工具代码。
• tests/: 包含项目的单元测试代码。
  • test_autoencoder.py: 测试Autoencoder模型的代码。
  • test_dataset.py: 测试数据集处理代码。
• config/: 包含项目的配置文件。
  • config.yaml: 项目的配置文件，定义了模型训练的参数。
  • logging.yaml: 日志配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 sparse_autoencoder/trainer.py。该文件包含了训练Sparse Autoencoder模型的主要逻辑。

启动文件介绍

• trainer.py:
  • 该文件负责加载配置、初始化模型、加载数据集、训练模型以及保存训练结果。
  • 主要函数包括 train()，用于执行训练过程。
  • 该文件还负责调用 autoencoder.py 中的模型定义和 dataset.py 中的数据处理逻辑。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，主要包括 config.yaml 和 logging.yaml。

配置文件介绍

• config.yaml:

  • 该文件定义了模型训练的各种参数，如学习率、批量大小、训练轮数等。
  • 配置文件的结构如下：

    training:
      learning_rate: 0.001
      batch_size: 32
      num_epochs: 100
    model:
      hidden_size: 256
      sparsity_weight: 0.1
    

• logging.yaml:

  • 该文件定义了日志的配置，包括日志级别、日志格式、日志文件路径等。
  • 配置文件的结构如下：

    version: 1
    disable_existing_loggers: false
    formatters:
      simple:
        format: '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
    handlers:
      console:
        class: logging.StreamHandler
        level: DEBUG
        formatter: simple
        stream: ext://sys.stdout
    loggers:
      sparse_autoencoder:
        level: DEBUG
        handlers: [console]
        propagate: no
    

通过以上配置文件，用户可以自定义训练参数和日志输出方式，以满足不同的需求。

sparse_autoencoder Sparse Autoencoder for Mechanistic Interpretability 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/spa/sparse_autoencoder