图生图大模型微调实战代码

### 图像生成模型微调实战代码示例 对于图像生成模型的微调，可以采用类似于LoRA的方法，在已有预训练模型的基础上进行调整。下面提供了一个基于PyTorch框架下的简单实例，该实例假设已经有一个预训练好的生成对抗网络（GAN），现在希望通过少量的数据对该网络做进一步优化。 #### 准备工作 首先安装必要的库： ```bash pip install torch torchvision matplotlib numpy ``` 加载并准备数据集： ```python import torch from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((64, 64)), # 调整图片大小至适合输入给定模型的形式 transforms.ToTensor(), # 将PIL Image 或者numpy.ndarray转换为tensor，并且归一化到[0,1]区间 ]) dataset = datasets.ImageFolder(root='./data', transform=transform) # 假设本地有名为'data'的文件夹存储着用于微调的数据集 dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) ``` 定义生成器和判别器结构以及初始化权重： ```python class Generator(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() # 定义生成器的具体架构... def forward(self, input): output = ... # 正向传播过程 return output class Discriminator(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() # 定义判别器的具体架构... def forward(self, input): output = ... # 正向传播过程 return output # 加载预训练模型参数 generator = Generator() discriminator = Discriminator() pretrained_dict = torch.load('path_to_pretrained_weights.pth') # 预训练权重路径 model_dict = generator.state_dict() | discriminator.state_dict() # 过滤掉不必要的键值对 pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) generator.load_state_dict(model_dict) discriminator.load_state_dict(model_dict) ``` 设置超参数与损失函数： ```python lr = 0.0002 # 学习率 num_epochs = 5 # 训练轮数 criterion = torch.nn.BCELoss() # 使用二元交叉熵作为损失函数 optimizer_g = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.999)) optimizer_d = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr, betas=(0.5, 0.999)) ``` 执行训练循环： ```python for epoch in range(num_epochs): for i, (images, _) in enumerate(dataloader): real_labels = torch.ones(images.size(0), 1).cuda() fake_labels = torch.zeros(images.size(0), 1).cuda() images = images.cuda() # 更新D网络: maximize log(D(x)) + log(1 - D(G(z))) optimizer_d.zero_grad() outputs = discriminator(images) d_loss_real = criterion(outputs, real_labels) real_score = outputs z = torch.randn(batch_size, latent_dim, 1, 1).cuda() fake_images = generator(z) outputs = discriminator(fake_images.detach()) d_loss_fake = criterion(outputs, fake_labels) fake_score = outputs d_loss = d_loss_real + d_loss_fake d_loss.backward() optimizer_d.step() # 更新G网络: minimize log(1 - D(G(z))) -> maximize log(D(G(z))) optimizer_g.zero_grad() fake_images = generator(z) outputs = discriminator(fake_images) g_loss = criterion(outputs, real_labels) g_loss.backward() optimizer_g.step() if (i+1)%200==0: print(f'Epoch [{epoch}/{num_epochs}], Step[{i+1}/{len(dataloader)}], ' f'd_loss:{d_loss.item():.4f}, g_loss:{g_loss.item():.4f}, ' f'D(real):{real_score.mean().item()}, D(fake):{fake_score.mean().item()}') torch.save(generator.state_dict(), './checkpoint/generator_final.pth') # 保存最终版本的生成器状态字典 ``` 上述代码片段展示了一种基础的方式来进行图像生成模型的微调[^2]。需要注意的是实际应用中可能还需要考虑更多细节比如正则项的选择、不同类型的激活函数等。