【源码】基于PyTorch框架的扩散模型训练与评估系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的扩散模型训练与评估系统，用于训练扩散模型并对其进行评估。项目涵盖模型定义、训练条件设置、评估条件设置等多个模块，提供完整的训练和评估流程。

项目的主要特性和功能

1. 模型定义：定义UNet结构的深度学习模型，包含时间嵌入、条件嵌入、下采样路径、上采样路径及尾部处理等部分，可处理序列数据和时间序列问题。
2. 训练条件设置：具备完整训练流程，包括多GPU环境设置、数据加载、模型构建、损失计算、反向传播、优化器更新等，支持学习率调整和模型权重保存。
3. 评估条件设置：提供评估流程，加载已训练的模型权重，进行前向传播生成图像并保存，主要用于扩散模型的采样操作。
4. 梯度监控：训练时通过反向传播的钩子函数收集梯度信息，用于监控和调试模型梯度。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python和PyTorch，并设置好相应的CUDA环境（使用GPU时）。
2. 运行训练：运行Main.py文件，默认进行模型训练。若需调整，可传递适当配置参数覆盖默认设置。
3. 模型评估：在命令行调用Main.py文件，传递适当配置参数指定评估过程。

注意：需具备基本的Python和PyTorch编程知识。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】