DeepInversion 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepInversion 1. 项目目录结构及介绍
DeepInversion 项目是一个开源项目，用于实现无数据知识迁移，通过DeepInversion进行图像反转。以下是项目的目录结构及其介绍：
deepinversion.py: 主程序文件，包含了图像反转的核心逻辑。imagenet_inversion.py: 用于ImageNet数据集图像反转的脚本。FLGradientInversion: 包含了反转算法的实现细节。cifar10: 存放与CIFAR-10数据集相关的文件。example_logs: 存储了一些示例实验的结果。models: 包含了各种神经网络模型的定义。utils: 存放了一些实用工具函数的代码。.gitignore: 指定了Git忽略的文件。LICENSE: 项目的许可证文件，本项目采用NVIDIA Source Code License。README.md: 项目的说明文档，包含了项目的基本信息和如何使用。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是通过执行deepinversion.py和imagenet_inversion.py这两个脚本文件。以下是对这两个文件的简单介绍：
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deepinversion.py: 这个脚本文件是项目的主程序，它接受多个命令行参数来配置图像反转的过程。例如，可以指定批次大小(--bs)、学习率(--lr)、是否进行随机翻转(--do_flip)等。示例启动命令：
python deepinversion.py --bs=84 --do_flip --exp_name="rn50_inversion" --r_feature=0.01 --arch_name="resnet50" --verifier --adi_scale=0.0 --setting_id=0 --lr 0.25 -
imagenet_inversion.py: 这个脚本专注于ImageNet数据集的图像反转。它包含了特定于ImageNet的反转逻辑和参数设置。
3. 项目的配置文件介绍
本项目主要是通过命令行参数来进行配置，没有单独的配置文件。命令行参数允许用户自定义图像反转的多个方面，如批次大小、学习率、网络架构等。
以下是一些重要的命令行参数介绍：
--bs: 批次大小，影响内存使用和处理速度。--lr: 输入张量的优化器的学习率。--do_flip: 是否在迭代过程中随机翻转图像。--exp_name: 实验名称，用于创建存储中间生成图像的文件夹。--r_feature: 特征分布正则化系数，可能需要针对其他网络进行调整。--arch_name: 网络架构名称，应该是torch vision包中的预训练模型之一，如resnet50、resnet18、mobilenet_v2等。--verifier: 是否启用验证器来检查生成的图像的准确性。--adi_scale: 竞争系数，影响生成图像对原始模型和验证器的影响。--random_label: 是否随机选择反转的目标类别。
通过合理配置这些参数，用户可以调整图像反转的过程以满足特定的需求。