AWT 的安装和配置教程
2025-05-22 01:23:32作者:裘晴惠Vivianne
1. 项目基础介绍与主要编程语言
AWT(Augmentation, Weighting, and Transportation)是一个用于迁移预训练视觉语言模型(VLMs)的开源框架。它通过增强、权重和迁移技术,提升了VLMs在零样本和少样本学习任务中的性能。该项目旨在使预训练的VLMs无需额外训练即可增强其零样本能力,并在少样本学习任务中通过引入多模态适配器来提升性能。本项目主要使用Python语言开发。
2. 项目使用的关键技术和框架
- 增强(Augmentation): 通过对输入数据进行多样化处理,提高模型对不同数据变化的泛化能力。
- 权重(Weighting): 对模型中的不同部分或不同样本赋予不同的权重,以优化模型的训练过程。
- 迁移(Transportation): 将预训练模型的知识迁移到特定任务上,提高模型的任务适应性。
项目使用的关键框架包括但不限于:
- PyTorch: 用于深度学习的开源机器学习库。
- Open-VCLIP: 用于视频理解的预训练模型。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作
- 确保您的系统中已经安装了Python,推荐版本为3.8。
- 安装conda,这是一个用于管理Python环境和包的工具。
- 准备一个NVIDIA GPU以及相应的CUDA环境,因为部分训练任务需要利用GPU加速。
安装步骤
-
创建conda环境
打开终端(或命令提示符),执行以下命令来创建一个名为
awt
的新conda环境:conda create -y -n awt python=3.8 conda activate awt
-
安装PyTorch和相关库
在
awt
环境中,安装PyTorch及其依赖库:conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
-
安装项目依赖
使用pip安装项目所需的其他依赖项:
pip install -r requirements.txt
-
安装few-shot实验所需的依赖
如果您打算进行少样本实验,需要安装额外的依赖项:
cd AWT_few_shot/Dassl.pytorch python setup.py develop
以上步骤完成了AWT项目的基本安装和配置,接下来您可以按照项目提供的文档进行数据准备和模型训练等操作。
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