编写训练脚本：根据stable diffusion的文档和示例代码，编写训练脚本，包括数据加载、模型定义、训练循环等

以下是一个示例的训练脚本，根据stable diffusion的文档和示例代码编写而成。该脚本包括了数据加载、模型定义和训练循环等部分。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import CIFAR10

from diffusion import GaussianDiffusion, DenoiseDiffusion
from model import ResNet


# 定义数据加载器
def get_data_loader(batch_size):
    transform = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
    ])
    train_dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
    return train_loader


# 定义模型
def get_model():
    model = ResNet()
    return model


def train(num_epochs, batch_size, learning_rate, device):
    # 设置设备
    device = torch.device(device)
    
    # 加载数据
    train_loader = get_data_loader(batch_size)
    
    # 加载模型
    model = get_model()
    model = model.to(device)
    
    # 定义损失函数和优化器
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
    
    # 定义稳定扩散模型
    diffusion = GaussianDiffusion()
    denoiser = DenoiseDiffusion()
    
    # 开始训练循环
    for epoch in range(num_epochs):
        running_loss = 0.0
        for images, labels in train_loader:
            # 将数据传送到设备
            images = images.to(device)
            labels = labels.to(device)
            
            # 进行扩散
            z, _ = diffusion.p_diffuse(images)
            
            # 生成噪声
            sigma = denoiser.get_sigma()
            noise = torch.randn_like(images) * sigma
            
            # 添加噪声
            images_noisy = images + noise
            
            # 清除噪声
            images_denoised = denoiser(images_noisy, z)
            
            # 梯度清零
            optimizer.zero_grad()
            
            # 前向传播和计算损失
            outputs = model(images_denoised)
            loss = criterion(outputs, labels)
            
            # 反向传播和参数更新
            loss.backward()
            optimizer.step()
            
            # 统计损失值
            running_loss += loss.item()
        
        # 输出每个epoch的平均损失
        epoch_loss = running_loss / len(train_loader)
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, epoch_loss))

    print('Training finished.')

    
if __name__ == '__main__':
    num_epochs = 10
    batch_size = 128
    learning_rate = 0.001
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    
    train(num_epochs, batch_size, learning_rate, device)

在这个示例脚本中，首先定义了数据加载器get_data_loader，用于加载训练数据集（这里使用CIFAR-10）。然后定义了模型get_model，这里使用了一个简单的ResNet模型。

在train函数中，首先将数据加载到指定设备上，然后定义了损失函数和优化器。接下来，定义了稳定扩散模型diffusion和去噪模型denoiser，并通过扩散和去噪操作来生成含噪的输入图像images_noisy和去噪后的图像images_denoised。

接下来，在训练循环中，进行了如下操作：

1. 将梯度归零。
2. 将图像传递给模型进行前向传播，计算模型的输出。
3. 计算损失函数，这里使用交叉熵损失函数。
4. 反向传播计算梯度，并更新模型的参数。
5. 统计损失值。

训练过程会输出每个epoch的平均损失。最后，当所有的epoch完成后，打印出训练结束的提示信息。

在主函数中，定义了训练过程中使用的一些超参数（如训练轮数、批次大小、学习率等），以及选择设备（CUDA或CPU）进行训练。

可以根据自己的需求进行适当的修改和调整，以得到更好的训练结果。

原文地址：https://blog.csdn.net/huanghm88/article/details/140599222

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