#!/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}