参数名称 条件参数 参数使用方法 参数类型 参数解释 –seed 初始化种子 int 设置初始化种子，可复现网络生成的图片 –conditional 开启条件训练 bool 若开启可修改自定义配置，例如修改类别、classifier-free guidance插值权重 –sample 采样方式 str 设置采样器类别，当前支持ddpm，ddim –network 训练网络 str 设置训练网络，当前支持UNet，CSPDarkUNet –run_name 文件名称 str 初始化模型的文件名称，用于设置保存信息 –epochs 总迭代次数 int 训练总迭代次数 –batch_size 训练批次 int 训练批次大小 –num_workers 加载进程数量 int 用于数据加载的子进程数量，大量占用CPU和内存，但可以加快训练速度 –image_size 输入图像大小 int 输入图像大小，自适应输入输出尺寸 –dataset_path 数据集路径 str 有条件数据集，例如cifar10，每个类别 一个文件夹，路径为主文件夹；无条件数据集，所有图放在一个文件夹，路径为图片文件夹 –amp 混合精度训练 bool 开启混合精度训练，有效减少显存使用，但无法保证训练精度和训练结果 –optim 优化器 str 优化器 选择，目前支持adam和adamw –act 激活函数 str 激活函数选择，目前支持gelu、silu、relu、relu6和lrelu –lr 学习率 float 初始化学习率 –lr_func 学习率方法 str 设置学习率方法，当前支持linear、cosine和warmup_cosine –result_path 保存路径 str 保存路径 –save_model_interval 是否在训练中储存 bool 是否在训练中储存，根据可视化生成样本信息筛选模型，如果为False，则只保存最后一个模型 –save_model_interval_epochs 保存模型周期 int 保存模型间隔并每 X 周期保存一个模型 –start_model_interval 设置开始每次训练存储编号 int 设置开始每次训练存储的epoch编号，该设置可节约磁盘空间，若不设置默认-1，若设置则从第epoch时开始保存每次训练pt文件，需要与–save_model_interval同时开启 –vis 可视化数据集信息 bool 打开可视化数据集信息，根据可视化生成样本信息筛选模型 –num_vis 生成的可视化图像数量 int 生成的可视化图像数量。如果不填写，则默认生成图片个数为数据集类别的个数 –image_format 生成图片格式 str 在训练中生成图片格式，默认为png –noise_schedule 加噪方法 str 该方法是模型噪声 添加方法 –resume 中断恢复训练 bool 恢复训练将设置为“True”。注意：设置异常中断的epoch编号若在–start_model_interval参数条件外，则不生效。例如开始保存模型时间为100，中断编号为50，由于我们没有保存模型，所以无法设置任意加载epoch点。每次训练我们都会保存xxx_last.pt文件，所以我们需要使用最后一次保存的模型进行中断训练 –start_epoch 中断迭代编号 int 设置异常中断的epoch编号，模型会自动加载当前编号的检查点 –pretrain 预训练模型训练 bool 设置是否启用加载预训练模型训练 –pretrain_path 预训练模型路径 str 预训练模型加载地址 –use_gpu 设置运行指定的GPU int 一般训练中设置指定的运行GPU，输入为GPU的编号 –distributed 分布式训练 bool 开启分布式训练 –main_gpu 分布式训练主显卡 int 设置分布式中主显卡 –world_size 分布式训练的节点等级 int 分布式训练的节点等级， world_size的值会与实际使用的GPU数量或分布式节点数量相对应 –num_classes 是 类别个数 int 类别个数，用于区分类别 –cfg_scale 是 classifier-free guidance插值权重 int classifier-free guidance插值权重，用户更好生成模型效果 到此这篇ddpm模型跟dpm区别（ddm模型适用范围）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
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