大连承揽营销型网站公司,山西建设厅官方网站专家库,做网站要考虑什么,网站建设与运营答案目录 一、背景与目的 二、环境搭建 三、模型原理学习 1. 类定义与初始化 2. 初始卷积层 3. 时间嵌入模块 4. 下采样模块 5. 中间模块 6. 上采样模块 7. 最终卷积层 8. 前向传播 9. 关键点总结 四、代码实现与运行 五、遇到的问题及解决方法 六、总结与展望 教程来源#xff1a… 目录 一、背景与目的 二、环境搭建 三、模型原理学习 1. 类定义与初始化 2. 初始卷积层 3. 时间嵌入模块 4. 下采样模块 5. 中间模块 6. 上采样模块 7. 最终卷积层 8. 前向传播 9. 关键点总结 四、代码实现与运行 五、遇到的问题及解决方法 六、总结与展望 教程来源MindSpore 一、背景与目的 最近对生成模型非常感兴趣尤其是扩散模型Diffusion Models它在图像生成等领域取得了显著成果。为了深入理解扩散模型的原理和实现我选择在华为云的ModelArts平台上运行MindSpore官方提供的扩散模型教程。希望通过这次实践能够掌握扩散模型的基本架构、训练过程以及生成图像的原理。 二、环境搭建 华为云ModelArts平台注册并登录华为云账号创建一个ModelArts项目选择合适的计算资源如GPU资源。 创建一个notebook 选择好AI框架的镜像再选择GPU模式磁盘存储默认即可 MindSpore框架在ModelArts环境中安装MindSpore框架。可以通过华为云提供的镜像或手动安装MindSpore来完成。 这里我选择在镜像市场拉了一个mindspore2.0版本的镜像 依赖库安装根据教程要求安装所需的依赖库如numpy、matplotlib、tqdm等。在ModelArts的Jupyter Notebook环境中使用pip install命令进行安装。 三、模型原理学习 扩散模型概述扩散模型是一种生成模型通过逐步添加噪声将数据分布转换为简单分布如高斯分布然后通过学习逆向去噪过程生成数据样本。它包括正向扩散过程和逆向去噪过程。正向过程是将高斯噪声逐渐添加到图像中直到变成纯噪声逆向过程是通过神经网络从纯噪声逐渐去噪最终生成实际图像。前向过程与逆向过程 前向过程根据预定义的方差计划在每个时间步长添加高斯噪声。使用公式q(xt ∥xt−1 )N(xt ;1−βt xt−1 ,βt I)来实现噪声的添加。逆向过程利用神经网络学习条件概率分布pθ (xt−1 ∥xt )通过优化目标函数如均方误差来训练神经网络预测噪声从而实现去噪。 U-Net神经网络教程中使用U-Net作为神经网络架构它包含编码器、解码器和瓶颈层通过残差连接改善梯度流。U-Net能够接收带噪声的图像并预测添加到输入中的噪声从而实现逆向去噪。 class Unet(nn.Cell):def __init__(self,dim,init_dimNone,out_dimNone,dim_mults(1, 2, 4, 8),channels3,with_time_embTrue,convnext_mult2,):super().__init__() self.channels channels init_dim default(init_dim, dim // 3 * 2)self.init_conv nn.Conv2d(channels, init_dim, 7, padding3, pad_modepad, has_biasTrue) dims [init_dim, *map(lambda m: dim * m, dim_mults)]in_out list(zip(dims[:-1], dims[1:])) block_klass partial(ConvNextBlock, multconvnext_mult)if with_time_emb:time_dim dim * 4self.time_mlp nn.SequentialCell(SinusoidalPositionEmbeddings(dim),nn.Dense(dim, time_dim),nn.GELU(),nn.Dense(time_dim, time_dim),)else:time_dim Noneself.time_mlp None self.downs nn.CellList([])self.ups nn.CellList([])num_resolutions len(in_out)for ind, (dim_in, dim_out) in enumerate(in_out):is_last ind (num_resolutions - 1) self.downs.append(nn.CellList([block_klass(dim_in, dim_out, time_emb_dimtime_dim),block_klass(dim_out, dim_out, time_emb_dimtime_dim),Residual(PreNorm(dim_out, LinearAttention(dim_out))),Downsample(dim_out) if not is_last else nn.Identity(),])) mid_dim dims[-1]self.mid_block1 block_klass(mid_dim, mid_dim, time_emb_dimtime_dim)self.mid_attn Residual(PreNorm(mid_dim, Attention(mid_dim)))self.mid_block2 block_klass(mid_dim, mid_dim, time_emb_dimtime_dim)for ind, (dim_in, dim_out) in enumerate(reversed(in_out[1:])):is_last ind (num_resolutions - 1) self.ups.append(nn.CellList([block_klass(dim_out * 2, dim_in, time_emb_dimtime_dim),block_klass(dim_in, dim_in, time_emb_dimtime_dim),Residual(PreNorm(dim_in, LinearAttention(dim_in))),Upsample(dim_in) if not is_last else nn.Identity(),])) out_dim default(out_dim, channels)self.final_conv nn.SequentialCell(block_klass(dim, dim), nn.Conv2d(dim, out_dim, 1))def construct(self, x, time):x self.init_conv(x) t self.time_mlp(time) if exists(self.time_mlp) else None h []for block1, block2, attn, downsample in self.downs:x block1(x, t)x block2(x, t)x attn(x)h.append(x) x downsample(x) x self.mid_block1(x, t)x self.mid_attn(x)x self.mid_block2(x, t) len_h len(h) - 1for block1, block2, attn, upsample in self.ups:x ops.concat((x, h[len_h]), 1)len_h - 1x block1(x, t)x block2(x, t)x attn(x) x upsample(x)return self.final_conv(x)引用自Diffusion扩散模型 — MindSpore master documentation 解析 条件 U-Net 神经网络用于扩散模型中的逆向去噪过程。 1. 类定义与初始化 class Unet(nn.Cell):def __init__(self,dim,init_dimNone,out_dimNone,dim_mults(1, 2, 4, 8),channels3,with_time_embTrue,convnext_mult2,):super().__init__()Unet 类继承自 MindSpore 的 nn.Cell表示这是一个神经网络模块。参数说明 dim基础维度用于控制网络中卷积层的通道数。init_dim初始卷积层的输出通道数默认为 dim // 3 * 2。out_dim最终输出的通道数默认为输入图像的通道数channels。dim_mults一个元组表示每个分辨率级别上的通道数放大倍数。例如 (1, 2, 4, 8) 表示在四个级别上通道数分别为 dim、2*dim、4*dim、8*dim。channels输入图像的通道数默认为 3RGB 图像。with_time_emb是否使用时间嵌入time embedding用于将时间步长信息编码到网络中。convnext_multConvNeXT 块中的扩展倍数默认为 2。 2. 初始卷积层 self.channels channelsinit_dim default(init_dim, dim // 3 * 2)
self.init_conv nn.Conv2d(channels, init_dim, 7, padding3, pad_modepad, has_biasTrue)self.channels保存输入图像的通道数。init_dim计算初始卷积层的输出通道数。如果 init_dim 未指定则默认为 dim // 3 * 2。self.init_conv定义一个卷积层将输入图像的通道数从 channels 转换为 init_dim。卷积核大小为 7×7填充为 3以保持图像的空间尺寸。 3. 时间嵌入模块 if with_time_emb:time_dim dim * 4self.time_mlp nn.SequentialCell(SinusoidalPositionEmbeddings(dim),nn.Dense(dim, time_dim),nn.GELU(),nn.Dense(time_dim, time_dim),)
else:time_dim Noneself.time_mlp Nonewith_time_emb如果为 True则启用时间嵌入模块。time_dim时间嵌入的维度设置为 dim * 4。self.time_mlp定义一个时间嵌入模块包含以下部分 SinusoidalPositionEmbeddings(dim)使用正弦位置嵌入将时间步长编码为高维向量。nn.Dense(dim, time_dim)将嵌入向量的维度从 dim 扩展到 time_dim。nn.GELU()应用 GELU 激活函数。nn.Dense(time_dim, time_dim)再次将维度扩展到 time_dim。 如果 with_time_emb 为 False则时间嵌入模块为空。 4. 下采样模块 self.downs nn.CellList([])
self.ups nn.CellList([])
num_resolutions len(in_out)for ind, (dim_in, dim_out) in enumerate(in_out):is_last ind (num_resolutions - 1) self.downs.append(nn.CellList([block_klass(dim_in, dim_out, time_emb_dimtime_dim),block_klass(dim_out, dim_out, time_emb_dimtime_dim),Residual(PreNorm(dim_out, LinearAttention(dim_out))),Downsample(dim_out) if not is_last else nn.Identity(),]))self.downs一个 CellList用于存储所有下采样模块。in_out一个列表包含每个分辨率级别上的输入和输出通道数。循环对每个分辨率级别构建一个下采样模块包含以下部分 两个 ConvNeXT 块用于特征提取每个块的输入通道数为 dim_in输出通道数为 dim_out。一个 LinearAttention 块用于注意力机制提升特征的表达能力。一个下采样操作如果当前级别不是最后一个级别则使用 Downsample 操作进行下采样否则使用 nn.Identity即不进行下采样。 5. 中间模块 mid_dim dims[-1]
self.mid_block1 block_klass(mid_dim, mid_dim, time_emb_dimtime_dim)
self.mid_attn Residual(PreNorm(mid_dim, Attention(mid_dim)))
self.mid_block2 block_klass(mid_dim, mid_dim, time_emb_dimtime_dim)mid_dim中间模块的通道数等于最后一个下采样模块的输出通道数。self.mid_block1 和 self.mid_block2两个 ConvNeXT 块用于进一步提取特征。self.mid_attn一个注意力模块用于增强特征的表达能力。 6. 上采样模块 for ind, (dim_in, dim_out) in enumerate(reversed(in_out[1:])):is_last ind (num_resolutions - 1) self.ups.append(nn.CellList([block_klass(dim_out * 2, dim_in, time_emb_dimtime_dim),block_klass(dim_in, dim_in, time_emb_dimtime_dim),Residual(PreNorm(dim_in, LinearAttention(dim_in))),Upsample(dim_in) if not is_last else nn.Identity(),]))self.ups一个 CellList用于存储所有上采样模块。reversed(in_out[1:])从倒数第二个级别开始逆序遍历分辨率级别。循环对每个分辨率级别构建一个上采样模块包含以下部分 两个 ConvNeXT 块用于特征提取第一个块的输入通道数为 dim_out * 2因为会拼接来自下采样模块的特征输出通道数为 dim_in。一个 LinearAttention 块用于注意力机制。一个上采样操作如果当前级别不是最后一个级别则使用 Upsample 操作进行上采样否则使用 nn.Identity。 7. 最终卷积层 out_dim default(out_dim, channels)
self.final_conv nn.SequentialCell(block_klass(dim, dim), nn.Conv2d(dim, out_dim, 1)
)out_dim最终输出的通道数默认为输入图像的通道数。self.final_conv定义一个最终卷积层包含以下部分 一个 ConvNeXT 块用于最后的特征提取。一个卷积层将通道数从 dim 转换为 out_dim卷积核大小为 1×1。 8. 前向传播 def construct(self, x, time):x self.init_conv(x) t self.time_mlp(time) if exists(self.time_mlp) else None h []for block1, block2, attn, downsample in self.downs:x block1(x, t)x block2(x, t)x attn(x)h.append(x) x downsample(x) x self.mid_block1(x, t)x self.mid_attn(x)x self.mid_block2(x, t) len_h len(h) - 1for block1, block2, attn, upsample in self.ups:x ops.concat((x, h[len_h]), 1)len_h - 1x block1(x, t)x block2(x, t)x attn(x) x upsample(x)return self.final_conv(x)输入 x输入图像。time时间步长信息。 前向传播过程 初始卷积通过 self.init_conv 将输入图像的通道数从 channels 转换为 init_dim。时间嵌入如果启用时间嵌入模块则将时间步长信息通过 self.time_mlp 转换为高维向量。下采样依次通过每个下采样模块提取特征并逐步降低图像的空间分辨率。将每个下采样模块的输出特征保存到列表 h 中。中间模块通过中间模块的两个 ConvNeXT 块和注意力模块进一步提取特征。上采样逆序通过每个上采样模块逐步恢复图像的空间分辨率。在每个上采样模块中将当前特征与之前保存的特征进行拼接然后通过两个 ConvNeXT 块和注意力模块进行特征提取。最终卷积通过最终卷积层将通道数从 dim 转换为 out_dim得到最终的输出。 9. 关键点总结 U-Net 结构网络采用 U-Net 结构包含下采样模块、中间模块和上采样模块。下采样模块逐步降低图像分辨率提取高层特征上采样模块逐步恢复图像分辨率生成最终输出。时间嵌入通过正弦位置嵌入将时间步长信息编码到网络中使网络能够根据不同的时间步长进行去噪。注意力机制在下采样和上采样模块中引入注意力机制增强特征的表达能力。特征拼接在上采样过程中将当前特征与之前保存的特征进行拼接保留更多的细节信息有助于生成更高质量的图像。 这个 U-Net 网络是扩散模型中的核心部分通过学习逆向去噪过程能够从纯噪声逐步生成实际图像。 四、代码实现与运行 数据准备使用Fashion-MNIST数据集进行训练。通过mindspore.dataset模块加载数据集并进行预处理包括随机水平翻转、标准化等操作将图像值缩放到[−1,1]范围内。模型构建根据教程提供的代码构建扩散模型的各个模块包括位置嵌入模块、ResNet/ConvNeXT块、Attention模块、组归一化模块以及条件U-Net网络。特别注意U-Net网络的结构和参数配置确保其能够正确接收输入并输出预测噪声。正向扩散过程实现定义正向扩散过程的函数q_sample根据时间步长和噪声计划将噪声添加到输入图像中。通过可视化不同时间步长下的噪声图像观察噪声逐渐增加的过程。训练过程 定义损失函数p_losses计算真实噪声和预测噪声之间的均方误差并结合权重进行优化。使用Adam优化器进行训练设置动态学习率如余弦衰减学习率。在训练过程中随机采样时间步长和噪声水平优化神经网络的参数。训练过程中定期打印损失值观察模型的收敛情况。同时可以使用采样函数sample在训练过程中生成图像样本观察模型生成能力的变化。 import timeepochs 10iterator dataset.create_tuple_iterator(num_epochsepochs)
for epoch in range(epochs):begin_time time.time()for step, batch in enumerate(iterator):unet_model.set_train()batch_size batch[0].shape[0]t randint(0, timesteps, (batch_size,), dtypems.int32)noise randn_like(batch[0])loss train_step(batch[0], t, noise)if step % 500 0:print( epoch: , epoch, step: , step, Loss: , loss)end_time time.time()times end_time - begin_timeprint(training time:, times, s)# 展示随机采样效果unet_model.set_train(False)samples sample(unet_model, image_sizeimage_size, batch_size64, channelschannels)plt.imshow(samples[-1][5].reshape(image_size, image_size, channels), cmapgray)
print(Training Success!)代码来源Diffusion扩散模型 — MindSpore master documentation 一共训练了10轮 采样与生成训练完成后使用采样函数sample从模型中生成图像。通过逐步去噪从纯噪声生成最终的图像样本。可以展示生成的图像样本观察模型的生成效果。 生成的效果有些欠佳可能是随机采样的原因也可能是模型一些过拟合需要进一步调整参数 五、遇到的问题及解决方法 环境配置问题在ModelArts环境中安装MindSpore和依赖库时可能会遇到版本兼容性问题。解决方法是仔细检查MindSpore和依赖库的版本要求确保安装的版本相互兼容。可以通过查阅官方文档或社区论坛获取帮助。训练时间过长由于扩散模型需要多次正向传递来生成图像训练过程可能相对较长。解决方法是合理配置计算资源选择合适的GPU资源加速训练。同时可以尝试减少训练数据集的大小或调整训练参数如学习率、批次大小等以缩短训练时间。生成效果不佳在训练过程中可能会发现生成的图像样本质量不高或存在噪声。解决方法是仔细检查模型的结构和训练参数确保模型能够正确学习逆向去噪过程。可以尝试调整网络结构、增加训练数据量、优化损失函数等方法来提高生成效果。 六、总结与展望 通过在华为云ModelArts上运行MindSpore扩散模型教程我对扩散模型的原理和实现有了更深入的理解。扩散模型通过正向扩散和逆向去噪过程能够生成具有一定质量的图像样本。在实践中我掌握了MindSpore框架的基本使用方法以及如何构建和训练扩散模型。同时我也意识到扩散模型在生成效果和训练效率方面还存在一些挑战如生成图像的多样性不足、训练时间较长等。 未来我计划进一步探索扩散模型的改进方法如引入更复杂的网络结构、优化训练策略等以提高生成图像的质量和多样性。此外我还想尝试将扩散模型应用于其他领域如音频生成、视频生成等探索其在不同领域的应用潜力。同时我也会关注扩散模型的最新研究进展学习和借鉴新的技术和方法不断提升自己的技术水平。
