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ProDiff/run_e2e.sh

@@ -0,0 +1,115 @@
+#!/bin/bash
+
+# ==================================================
+# ProDiff -- 端到端一键训练与测试脚本
+# ==================================================
+#
+# 该脚本会自动执行以下步骤:
+# 1. 启动一个完整的训练过程。
+# 2. 等待训练完成。
+# 3. 自动查找最新的模型目录。
+# 4. 使用最终的模型进行测试。
+#
+# ==================================================
+
+# --- 配置参数 ---
+EXP_NAME="time_based_mask_exp"
+DEVICE_ID=0
+SAMPLING_TYPE="ddim"  # 测试时使用的采样类型
+FINAL_EPOCH=50        # 最终训练的epoch数，用于测试
+
+# --- 日志设置 ---
+LOG_DIR="./training_logs"
+mkdir -p ${LOG_DIR}
+TIMESTAMP_NOW=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
+LOG_FILE="${LOG_DIR}/e2e_${EXP_NAME}_${TIMESTAMP_NOW}.log"
+
+# --- 优化环境变量 ---
+export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512
+export OMP_NUM_THREADS=8
+
+# --- 脚本开始 ---
+echo "=====================================" | tee ${LOG_FILE}
+echo "ProDiff 端到端一键训练与测试启动" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "实验名称: ${EXP_NAME}" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "完整日志将记录在: ${LOG_FILE}" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "=====================================" | tee -a ${LOG_FILE}
+
+#
+# --- 阶段 1: 模型训练 ---
+#
+echo "" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "=============== [阶段 1/2] 开始模型训练... ===============" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "" | tee -a ${LOG_FILE}
+
+# 直接调用 main.py 进行训练，并将所有输出重定向到日志文件
+# 脚本会在此处等待，直到训练完成
+python3 -u main.py \
+    --mode train \
+    --exp_name ${EXP_NAME} \
+    --device_id ${DEVICE_ID} \
+    --sampling_type ${SAMPLING_TYPE} \
+    2>&1 | tee -a ${LOG_FILE}
+
+# 检查训练是否成功
+TRAIN_EXIT_CODE=${PIPESTATUS[0]}
+if [ ${TRAIN_EXIT_CODE} -ne 0 ]; then
+    echo "" | tee -a ${LOG_FILE}
+    echo "❌ 训练阶段失败，退出码: ${TRAIN_EXIT_CODE}" | tee -a ${LOG_FILE}
+    echo "详情请查看日志: ${LOG_FILE}" | tee -a ${LOG_FILE}
+    exit ${TRAIN_EXIT_CODE}
+fi
+
+echo "" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "✅ 训练阶段成功完成！" | tee -a ${LOG_FILE}
+
+
+#
+# --- 阶段 2: 模型测试 ---
+#
+echo "" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "=============== [阶段 2/2] 开始模型测试... ===============" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "" | tee -a ${LOG_FILE}
+
+# 自动查找刚刚训练生成的最新实验目录
+# -t: 按修改时间排序, -d: 只列出目录
+LATEST_EXP_DIR=$(ls -td ./Experiments/${EXP_NAME}*/ | head -1)
+
+if [ -z "${LATEST_EXP_DIR}" ]; then
+    echo "❌ 找不到最新的实验目录，无法进行测试。" | tee -a ${LOG_FILE}
+    exit 1
+fi
+
+# 去掉路径末尾可能存在的斜杠
+LATEST_EXP_DIR=$(echo "${LATEST_EXP_DIR}" | sed 's:/*$::')
+
+echo "已自动找到最新的实验目录: ${LATEST_EXP_DIR}" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "将使用 Epoch ${FINAL_EPOCH} 的模型进行测试..." | tee -a ${LOG_FILE}
+
+# 调用 main.py 进行测试
+python3 -u main.py \
+    --mode test \
+    --model_path "${LATEST_EXP_DIR}" \
+    --model_epoch ${FINAL_EPOCH} \
+    --sampling_type ${SAMPLING_TYPE} \
+    --ddim_steps 50 \
+    --ddim_eta 0.0 \
+    --device_id ${DEVICE_ID} \
+    --exp_name ${EXP_NAME}_final_test \
+    --debug \
+    2>&1 | tee -a ${LOG_FILE}
+
+TEST_EXIT_CODE=${PIPESTATUS[0]}
+
+echo "" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "=====================================" | tee -a ${LOG_FILE}
+if [ ${TEST_EXIT_CODE} -eq 0 ]; then
+    echo "✅ 端到端流程全部成功完成！" | tee -a ${LOG_FILE}
+else
+    echo "❌ 测试阶段失败，退出码: ${TEST_EXIT_CODE}" | tee -a ${LOG_FILE}
+fi
+echo "完成时间: $(date)" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "最终结果请查看日志文件: ${LOG_FILE}" | tee -a ${LOG_FILE}
+echo "=====================================" | tee -a ${LOG_FILE}
+
+exit ${TEST_EXIT_CODE}