Reduce, Reuse, Recycle 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

该项目目录结构如下：

reduce_reuse_recycle/
├── anneal_samplers.py
├── ebm_compose_blender.ipynb
├── energy_train_ddp_64.sh
├── inf_sample.py
├── requirements.txt
├── train_ddp.py
├── utils.py
├── notebooks/
│   ├── simple_distributions.ipynb
│   └── image_tapestry.ipynb
└── README.md

• anneal_samplers.py: 实现了各种采样器的Python脚本，如HMC、UHMC、ULA和MALA。
• ebm_compose_blender.ipynb: Jupyter笔记本，用于展示如何使用MCMC采样在现有文本到图像模型上构建图像挂毯。
• energy_train_ddp_64.sh:bash脚本，用于训练能量参数化的分类器自由扩散模型。
• inf_sample.py: Python脚本，用于推理采样。
• requirements.txt: 项目依赖文件，包含项目运行所需的Python包。
• train_ddp.py: PyTorch实现的训练脚本，用于训练能量基扩散模型。
• utils.py: 包含项目通用工具函数的Python脚本。
• notebooks/: 包含两个Jupyter笔记本，用于复现论文中的结果。
  • simple_distributions.ipynb: 包含用于复现二维分布结果的代码。
  • image_tapestry.ipynb: 展示如何使用MCMC采样在文本到图像模型上构建图像挂毯。
• README.md: 项目说明文件，介绍了项目的目的、设计和使用方法。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过运行train_ddp.py脚本来启动训练过程，以下是启动文件的基本使用方法：

python train_ddp.py

此脚本使用了PyTorch的分布式训练功能，因此需要在一个支持分布式训练的环境中运行。脚本会根据配置文件中的参数进行模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过requirements.txt文件来管理，此文件列出了项目运行所需的Python包。要配置项目环境，可以按照以下步骤操作：

1. 创建一个conda环境并激活它：

conda create --name compose_ebm --file requirements.txt
conda activate compose_ebm

2. 根据项目需求，可能需要下载额外的训练数据集，并放置在相应的数据目录中。

3. 在训练脚本中，可以调整配置参数，如模型参数、训练参数等。这些参数通常在train_ddp.py脚本中定义。

请注意，具体的配置可能还需要根据实际情况和需求进行调整。