Smalldiffusion 使用教程

Smalldiffusion 使用教程

smalldiffusion Simple and readable code for training and sampling from diffusion models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smalldiffusion

1. 项目的目录结构及介绍

smalldiffusion 项目是一个轻量级的扩散模型训练和采样库。以下是其目录结构和相关文件介绍：

smalldiffusion/
├── .github/              # GitHub 工作流和配置文件
├── datasets/             # 数据集相关文件
├── examples/             # 示例代码
├── imgs/                 # 项目图片文件
├── src/                  # 源代码
│   └── smalldiffusion/   # 核心模块代码
├── tests/                # 测试代码
├── .gitignore            # Git 忽略文件
├── LICENSE               # 项目许可证
├── Makefile              # Makefile 文件
├── README.md             # 项目说明文件
└── pyproject.toml        # Python 项目配置文件

• .github/: 包含 GitHub 工作流文件，用于自动化测试、构建等。
• datasets/: 包含一些示例数据集，例如 Swissroll 和 DatasaurusDozen。
• examples/: 包含了使用该库的示例代码，例如如何训练和采样。
• imgs/: 包含项目的图片文件，例如演示结果图。
• src/: 包含项目的核心源代码。
• tests/: 包含项目的单元测试代码。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目使用的许可证文件。
• Makefile: Makefile 文件，可以用来构建项目或执行特定任务。
• README.md: 项目的自述文件，包含了项目的说明和基本使用方法。
• pyproject.toml: Python 项目配置文件，定义了项目的元数据和依赖。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动通常依赖于 src/smalldiffusion 目录下的 Python 模块。一个简单的启动示例可能是运行一个训练脚本，如下所示：

python src/smalldiffusion/training_script.py

这里 training_script.py 是一个假设的脚本文件，它将使用库中的类和方法来启动训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目可能使用的配置文件包括 Makefile 和 pyproject.toml。

• Makefile: 可以用来定义和运行项目中的任务，如测试、构建等。例如，可以使用以下命令来运行测试：

make test

• pyproject.toml: 这个文件定义了项目的元数据，包括项目名称、版本、作者、依赖等。例如：

[project]
name = "smalldiffusion"
version = "0.1.0"
description = "A lightweight diffusion library"
authors = ["Your Name <youremail@example.com>"]
dependencies = [
    "torch",
    "diffusers",
]

确保在开始之前正确配置这些文件，以便项目能够顺利运行。

smalldiffusion Simple and readable code for training and sampling from diffusion models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smalldiffusion