model: base_learning_rate: 4.5e-6 target: ldm.models.autoencoder.AutoencoderKL params: monitor: "val/rec_loss" embed_dim: 4 lossconfig: target: ldm.modules.losses.LPIPSWithDiscriminator params: disc_start: 50001 kl_weight: 0.000001 disc_weight: 0.5 ddconfig: double_z: True z_channels: 4 resolution: 256 in_channels: 3 out_ch: 3 ch: 128 ch_mult: [ 1,2,4,4 ] # num_down = len(ch_mult)-1 num_res_blocks: 2 attn_resolutions: [ ] dropout: 0.0 data: target: main.DataModuleFromConfig params: batch_size: 12 wrap: True train: target: ldm.data.imagenet.ImageNetSRTrain params: size: 256 degradation: pil_nearest validation: target: ldm.data.imagenet.ImageNetSRValidation params: size: 256 degradation: pil_nearest lightning: callbacks: image_logger: target: main.ImageLogger params: batch_frequency: 1000 max_images: 8 increase_log_steps: True trainer: benchmark: True accumulate_grad_batches: 2 Footer © 2023 GitHub, Inc. Footer navigation Terms Privacy Security Status D怎么理解上述模型配置
时间: 2024-02-14 08:21:31 浏览: 206
上述模型配置是一个使用Lightning Distributed Module(LDM)框架训练的自编码器模型,其中包含了模型、数据、和Lightning的配置信息。
在模型配置中,我们可以看到该自编码器模型使用了KL散度损失和LPIPSWithDiscriminator损失来约束模型生成的数据分布与输入数据分布的差异。模型的编码器和解码器均采用多层卷积神经网络(CNN)结构,其中包含了残差块、注意力机制等特征提取和重建技术,使用了类似U-Net的结构。此外,模型使用了4个通道的嵌入向量,输入数据形状为256x256x3,并使用了批量大小为12的训练批次。
在数据配置中,我们可以看到该模型使用了ImageNetSRTrain和ImageNetSRValidation数据集进行训练和验证,分别采用了pil_nearest的降采样方式。
在Lightning的配置中,我们可以看到该模型使用了ImageLogger回调函数来记录模型的输出图像和损失,同时还使用了benchmark和accumulate_grad_batches等参数来控制模型的训练过程。
总的来说,上述模型配置是一个比较完整的自编码器模型训练配置,包含了模型结构、损失函数、数据集、训练参数等相关信息。
相关问题
from ldm.util import log_txt_as_img, exists, default, ismap, isimage, mean_flat, count_params, instantiate_from_config from ldm.modules.ema import LitEma from ldm.modules.distributions.distributions import normal_kl, DiagonalGaussianDistribution from ldm.models.autoencoder import VQModelInterface, IdentityFirstStage, AutoencoderKL from ldm.modules.diffusionmodules.util import make_beta_schedule, extract_into_tensor, noise_like from ldm.models.diffusion.ddim import DDIMSampler解析
这段代码是从`ldm`库中导入了一些模块和函数,并且使用了这些模块和函数来完成一些任务。下面是对这些模块和函数的简要解析:
1. `log_txt_as_img`:一个用于将文本日志记录为图像的函数。
2. `exists`:一个用于判断文件或目录是否存在的函数。
3. `default`:一个用于设置缺省值的函数。
4. `ismap`:一个用于判断是否为映射(Python中dict类型)的函数。
5. `isimage`:一个用于判断是否为图像的函数。
6. `mean_flat`:一个用于计算数组平均值的函数。
7. `count_params`:一个用于计算模型参数数量的函数。
8. `instantiate_from_config`:一个用于从配置文件中实例化模型、优化器等对象的函数。
9. `LitEma`:一个用于实现指数移动平均(Exponential Moving Average,EMA)的类。
10. `normal_kl`:一个用于计算正态分布的KL散度的函数。
11. `DiagonalGaussianDistribution`:一个用于实现对角高斯分布的类。
12. `VQModelInterface`:一个用于实现向量量化模型的接口类。
13. `IdentityFirstStage`:一个用于实现向量量化模型中的第一阶段(编码)的类。
14. `AutoencoderKL`:一个用于实现自编码器的KL散度的类。
15. `make_beta_schedule`:一个用于生成beta值的函数,用于控制扩散过程中的步长。
16. `extract_into_tensor`:一个用于将数据从一个列表中提取到一个张量中的函数。
17. `noise_like`:一个用于生成和给定张量相同形状的随机噪声张量的函数。
18. `DDIMSampler`:一个用于实现DDIM采样器的类,用于生成文本。
这些模块和函数是`ldm`库中的一部分,主要用于实现各种深度学习模型和算法,包括向量量化模型、自编码器、扩散过程模型、DDIM文本生成模型等。这些模块和函数提供了一些常用的工具和功能,可以帮助用户更方便地实现自己的深度学习模型和算法。
解释这些参数optional arguments: -h, --help show this help message and exit --host HOST --port PORT --config-installer Open config web page, mainly for windows installer (default: False) --load-installer-config Load all cmd args from installer config file (default: False) --installer-config INSTALLER_CONFIG Config file for windows installer (default: None) --model {lama,ldm,zits,mat,fcf,sd1.5,cv2,manga,sd2,paint_by_example,instruct_pix2pix} --no-half Using full precision model. If your generate result is always black or green, use this argument. (sd/paint_by_exmaple) (default: False) --cpu-offload Offloads all models to CPU, significantly reducing vRAM usage. (sd/paint_by_example) (default: False) --disable-nsfw Disable NSFW checker. (sd/paint_by_example) (default: False) --sd-cpu-textencoder Run Stable Diffusion text encoder model on CPU to save GPU memory. (default: False) --local-files-only Use local files only, not connect to Hugging Face server. (sd/paint_by_example) (default: False) --enable-xformers Enable xFormers optimizations. Requires xformers package has been installed. See: https://github.com/facebookresearch/xformers (sd/paint_by_example) (default: False) --device {cuda,cpu,mps} --gui Launch Lama Cleaner as desktop app (default: False) --no-gui-auto-close Prevent backend auto close after the GUI window closed. (default: False) --gui-size GUI_SIZE GUI_SIZE Set window size for GUI (default: [1600, 1000]) --input INPUT If input is image, it will be loaded by default. If input is directory, you can browse and select image in file manager. (default: None) --output-dir OUTPUT_DIR Result images will be saved to output directory automatically without confirmation. (default: None) --model-dir MODEL_DIR Model download directory (by setting XDG_CACHE_HOME environment variable), by default model downloaded to ~/.cache (default: /Users/cwq/.cache) --disable-model-switch Disable model switch in frontend (default: False)
这是一些可选参数,可以在命令行中使用来配置运行环境和模型选择等。下面是每个参数的解释:
- -h, --help:显示帮助信息并退出。
- --host HOST:设置服务器主机地址。
- --port PORT:设置服务器端口号。
- --config-installer:打开配置页面,主要用于Windows安装程序(默认值为False)。
- --load-installer-config:从安装程序配置文件中加载所有命令参数(默认值为False)。
- --installer-config INSTALLER_CONFIG:Windows安装程序的配置文件路径(默认值为None)。
- --model {lama,ldm,zits,mat,fcf,sd1.5,cv2,manga,sd2,paint_by_example,instruct_pix2pix}:选择要使用的模型。
- --no-half:使用完整精度模型。如果生成的结果总是黑色或绿色,请使用此参数(仅适用于sd/paint_by_exmaple模型)(默认值为False)。
- --cpu-offload:将所有模型卸载到CPU上,大大减少vRAM的使用(仅适用于sd/paint_by_example模型)(默认值为False)。
- --disable-nsfw:禁用NSFW检查器(仅适用于sd/paint_by_example模型)(默认值为False)。
- --sd-cpu-textencoder:在CPU上运行稳定扩散文本编码器模型以节省GPU内存(默认值为False)。
- --local-files-only:仅使用本地文件,不连接到Hugging Face服务器(仅适用于sd/paint_by_example模型)(默认值为False)。
- --enable-xformers:启用xFormers优化。需要安装xformers软件包。请参见:https://github.com/facebookresearch/xformers(默认值为False)。
- --device {cuda,cpu,mps}:选择使用的设备(默认值为cuda)。
- --gui:将Lama Cleaner作为桌面应用程序启动(默认值为False)。
- --no-gui-auto-close:在GUI窗口关闭后防止后端自动关闭(默认值为False)。
- --gui-size GUI_SIZE GUI_SIZE:设置GUI窗口的大小(默认值为[1600,1000])。
- --input INPUT:如果输入为图像,则默认加载图像。如果输入为目录,则可以在文件管理器中浏览并选择图像(默认值为None)。
- --output-dir OUTPUT_DIR:自动将结果图像保存到输出目录,无需确认(默认值为None)。
- --model-dir MODEL_DIR:模型下载目录(通过设置XDG_CACHE_HOME环境变量),默认情况下模型下载到~/.cache(默认值为/Users/cwq/.cache)。
- --disable-model-switch:禁用前端的模型切换功能(默认值为False)。
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