Как мне внедрить другой тип планировщика после обучения моего DDPM на линейном планировщике?Python

Программы на Python
Ответить Пред. темаСлед. тема
Anonymous
 Как мне внедрить другой тип планировщика после обучения моего DDPM на линейном планировщике?

Сообщение Anonymous »

Я обучил диффузионную модель (DDPM), используя линейный планировщик, определяемый следующим кодом: < /p>
scheduler = DDPMScheduler(
num_train_timesteps=1000,
beta_start=0.0001,
beta_end=0.02,
beta_schedule="linear"
)
< /code>
Однако после обучения этой модели и загрузки ее с использованием кода: < /p>
def load_checkpoint(model, optimizer, checkpoint_path):
"""Load the model and optimizer state dictionaries from a checkpoint."""
checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location=device)
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
start_epoch = checkpoint['epoch'] + 1 # Resume from the next epoch.
print(f"Resuming from epoch {start_epoch}")
return start_epoch
< /code>
Когда я пытаюсь переключиться на косинус -планировщик для вывода, используя следующий код: < /p>
scheduler = DDPMScheduler(
num_train_timesteps=1000,
beta_schedule="cosine"
)
< /code>
Я получаю следующую ошибку: < /p>
NotImplementedError: cosine is not implemented for
< /code>
Я попытался изменить свой планировщик DDPM на планировщик DDIM, изменив код на: < /p>
scheduler = DDIMScheduler(
num_train_timesteps=1000,
beta_schedule="cosine"
)
< /code>
Но я все еще получаю очень похожую ошибку: < /p>
NotImplementedError: cosine is not implemented for
< /code>
Я не понимаю, что делаю неправильно, как я читал из нескольких источников, что нормально обучать диффузионную модель на одном планировщике (в моем случае, линейно), и и и Перейдите на другой планировщик для вывода (в моем случае, косинус). Как решить эту проблему?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... m-on-a-lin
Реклама
Ответить Пред. темаСлед. тема

Быстрый ответ

Изменение регистра текста: 
Смайлики
:) :( :oops: :roll: :wink: :muza: :clever: :sorry: :angel: :read: *x)
Ещё смайлики…
   
К этому ответу прикреплено по крайней мере одно вложение.

Если вы не хотите добавлять вложения, оставьте поля пустыми.

Максимально разрешённый размер вложения: 15 МБ.

  • Похожие темы
    Ответы
    Просмотры
    Последнее сообщение

Вернуться в «Python»