benchmark_VAE

benchmark_VAE

统一实现常见变分自编码器并提供基准比较

pythae库实现多种常见的变分自编码器模型,提供相同自编码神经网络架构下的基准实验和比较。用户可以用自己的数据和编码器、解码器网络训练这些模型,并集成wandb、mlflow和comet-ml等实验监控工具。最新版本支持PyTorch DDP分布式训练,提高训练速度和处理大数据集的能力。支持从HuggingFace Hub进行模型共享和加载,代码简洁高效。涵盖多种已实现模型和采样器,满足不同研究需求。

pythae变分自编码器分布式训练深度学习自动编码器Github开源项目

benchmark_VAE 项目介绍

项目背景

benchmark_VAE 项目是一个名为 pythae 的库的一部分。这个库统一实现了一些常见的(变分)自编码器模型,并提供了基准实验和比较的功能。用户可以使用相同的自编码神经网络架构训练模型,从而对比不同模型的效果。此外,用户还可以使用自己的数据和自定义的编码器和解码器训练模型。这些功能使得 pythae 成为一个灵活且强大的工具,用于研究和开发基于自编码器的应用。

核心功能

支持的模型

benchmark_VAE 提供了多种自编码器模型的实现,包括但不限于:

  • Autoencoder (AE)
  • Variational Autoencoder (VAE)
  • Beta Variational Autoencoder (BetaVAE)
  • Wasserstein Autoencoder (WAE)
  • Vector Quantized VAE (VQVAE)
  • 以及多种带有不同正则化和流的变体

这些模型可以从 GitHub 仓库下载并通过简单的命令在 Colab 中运行。

样本采样器

提供的样本采样器包括:

  • 正态分布采样器
  • 高斯混合采样器
  • VAMP先验采样器
  • 单位球面均匀采样器

这些采样器能够与模型灵活组合,适应不同的数据生成和处理需求。

使用指南

安装

用户可以通过 pip 安装最新版本的 pythae

pip install pythae

或者从 GitHub 安装最新版本:

pip install git+https://github.com/clementchadebec/benchmark_VAE.git

训练模型

使用 benchmark_VAE,可以通过 TrainingPipeline 快速启动一个模型训练过程。只需设置训练和模型配置,并调用管道即可:

from pythae.pipelines import TrainingPipeline from pythae.models import VAE, VAEConfig from pythae.trainers import BaseTrainerConfig # 配置训练参数 my_training_config = BaseTrainerConfig(output_dir='my_model', num_epochs=50) # 配置模型参数 my_vae_config = VAEConfig(input_dim=(1, 28, 28), latent_dim=10) # 初始化 VAE 模型 my_vae_model = VAE(model_config=my_vae_config) # 创建并启动训练管道 pipeline = TrainingPipeline(training_config=my_training_config, model=my_vae_model) pipeline(train_data=your_train_data, eval_data=your_eval_data)

数据生成

生成数据最简单的方法是使用GenerationPipeline

from pythae.models import AutoModel from pythae.samplers import MAFSamplerConfig from pythae.pipelines import GenerationPipeline # 载入训练好的模型 trained_vae = AutoModel.load_from_folder('your/model/path') # 设置采样器配置 sampler_config = MAFSamplerConfig(n_made_blocks=2, hidden_size=128) # 创建生成管道并生成数据 pipe = GenerationPipeline(model=trained_vae, sampler_config=sampler_config) generated_samples = pipe(num_samples=100, return_gen=True)

模型贡献与社区

benchmark_VAE 鼓励开发者和研究人员通过 GitHub 提交新的模型、优化现有模型或修复问题,帮助该项目不断成长。

总结

benchmark_VAE 项目通过提供一系列实现自编码器模型的工具,帮助科研人员和开发者更高效地进行模型的研究与开发。这些工具不仅便于简单地训练与生成数据,还提供了与实验监控工具(如 wandbmlflow)的集成,以及与 HuggingFace Hub 的共享功能,提高了模型共享和重用的便利性。

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