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定制适合自己的 Diffusers 扩散模型训练脚本
重点标签 Diffusers库、训练脚本、重构、代码示例、设计原则
文章摘要
极市导读
本文介绍了如何定制Diffusers库的训练脚本，通过重构使其更兼容多种模型训练，分享了作者的GitHub代码示例。作者提出了一套设计原则，通过创建数据类和接口类来解耦训练逻辑，简化添加新任务的过程，并讨论了重构代码的体会。
Diffusers 库为社区用户提供了多种扩散模型任务的训练脚本。每个脚本都平铺直叙，没有多余的封装，把训练的绝大多数细节都写在了一个脚本里。这种设计既能让入门用户在不阅读源码的前提下直接用脚本训练，又方便高级用户直接修改脚本。但是，这种设计并非完美，尤其是在涉及多类任务的训练时，脚本的局限性和冗余性就显现出来了。作者通过对Diffusers的训练脚本进行重构，使其更加灵活和兼容，以适应不同模型的训练需求。
在文章中，作者首先详细介绍了Diffusers官方训练脚本的结构和功能，然后分享了自己重构训练脚本的过程。作者提出了一套设计原则，通过创建数据类和接口类来解耦训练逻辑，使得添加新任务变得更加简单。此外，作者还讨论了自己在重构代码过程中的体会和心得。
准备源代码
作者以最简单的DDPM官方训练脚本为例，介绍了训练脚本的通用写法。建议读者手动clone官方仓库，以便查看完整的示例代码。同时，作者还提供了自己的GitHub代码仓库，供读者参考和学习。
官方训练脚本细读
文章详细解析了官方训练脚本的各个部分，包括程序入口、日志配置、模型初始化、噪声调度器、优化器、数据集和DataLoader的准备等。作者还补充了一些在不同版本训练脚本中出现的代码片段，如设置随机种子、模型精度设置、`xformers`优化等。
训练脚本内容总结
通过流程图和详细的代码解析，作者帮助读者理解训练脚本的逻辑和执行顺序。文章还强调了在多卡训练时，如何使用`accelerate`库来准备适合并行训练的模块，并配置训练日志。
重构训练脚本
作者分享了自己重构训练脚本的过程，包括创建数据类和接口类来解耦训练逻辑，以及如何简化添加新任务的过程。通过这种方式，训练脚本变得更加模块化和易于维护。
训练脚本实例
文章最后展示了几个简单的扩散模型训练实例，帮助读者更好地理解训练脚本的使用方法和效果。
总之，本文为读者提供了一个关于如何定制和优化Diffusers库训练脚本的详细指南，通过实际的代码示例和重构过程，帮助读者更好地理解和掌握训练脚本的设计和实现。
文章来源
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原文作者: 极市平台
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