《KAT 项目安装与配置指南》

kat [ICLR2025] Kolmogorov-Arnold Transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kat7/kat

1. 项目基础介绍

KAT（Kolmogorov-Arnold Transformer）是一个开源项目，基于论文 "Kolmogorov-Arnold Transformer" 实现。该项目主要使用 Python 编程语言，通过集成 GR-KAN（Grouped Rational Kernels）到 Transformer 中，旨在改善大规模训练场景下的性能，如 ImageNet 数据集的训练。

2. 项目使用的关键技术和框架

PyTorch: 一个流行的开源机器学习库，用于计算机视觉和自然语言处理等AI领域。
Transformer: 一种基于自注意力机制的深度学习模型架构，广泛用于处理序列数据。
KAN（Kolmogorov-Arnold Network）: 替换传统 Transformer 中的 MLP 层，以改善模型性能。
CUDA: NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，用于加速深度学习训练。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

操作系统: Linux 或 macOS
Python: 版本 3.6 及以上
PyTorch: 安装适合您 GPU 或 CPU 的版本
CUDA: 如果您使用的是 NVIDIA GPU，需要安装 CUDA 工具包
其他库: 包括 timm, wandb 等，可以使用 pip 安装

安装步骤

步骤 1: 克隆项目仓库

打开终端（或命令提示符），运行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/Adamdad/kat.git
cd kat

步骤 2: 安装依赖

使用 pip 安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

如果 requirements.txt 文件不存在，您也可以手动安装以下库：

pip install timm wandb

步骤 3: 准备数据集

项目使用 ImageNet 数据集，您需要下载并解压数据集到相应目录下。以下是一个示例脚本，用于准备数据集：

# 假设您的 ImageNet 数据已经下载到 /path/to/imagenet
mkdir -p /path/to/imagenet/train
mkdir -p /path/to/imagenet/val

# 将训练数据移动到 train 目录
mv /path/to/imagenet/*.JPEG /path/to/imagenet/train

# 将验证数据移动到 val 目录
mv /path/to/imagenet/*.JPEG /path/to/imagenet/val

步骤 4: 训练模型

项目提供了训练脚本，您可以通过以下命令开始训练：

bash scripts/train_kat_tiny_8x128.sh

确保脚本中的 DATA_PATH 环境变量设置为您的 ImageNet 数据集路径。

步骤 5: 评估模型

训练完成后，您可以使用以下命令评估模型：

python validate.py /path/to/imagenet --model kat_tiny_patch16_224 --checkpoint /path/to/checkpoint.pth

请将 /path/to/imagenet 替换为您的 ImageNet 数据集路径，/path/to/checkpoint.pth 替换为您训练的模型检查点路径。

以上步骤为您提供了从安装到评估模型的基本指南，祝您使用愉快！

kat [ICLR2025] Kolmogorov-Arnold Transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kat7/kat