VictorMylle/Kohya-ss-sd-scripts
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add logging args for training scripts

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Kohya S
2024-02-08 21:16:42 +09:00
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train_network.py
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@@ -41,11 +41,14 @@ from library.custom_train_functions import (
add_v_prediction_like_loss,
apply_debiased_estimation,
)
from library.utils import setup_logging
from library.utils import setup_logging, add_logging_arguments
setup_logging()
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
class NetworkTrainer:
def __init__(self):
self.vae_scale_factor = 0.18215
@@ -947,6 +950,7 @@ class NetworkTrainer:
def setup_parser() -> argparse.ArgumentParser:
parser = argparse.ArgumentParser()
add_logging_arguments(parser)
train_util.add_sd_models_arguments(parser)
train_util.add_dataset_arguments(parser, True, True, True)
train_util.add_training_arguments(parser, True)
@@ -954,7 +958,9 @@ def setup_parser() -> argparse.ArgumentParser:
config_util.add_config_arguments(parser)
custom_train_functions.add_custom_train_arguments(parser)
parser.add_argument("--no_metadata", action="store_true", help="do not save metadata in output model / メタデータを出力先モデルに保存しない")
parser.add_argument(
"--no_metadata", action="store_true", help="do not save metadata in output model / メタデータを出力先モデルに保存しない"
)
parser.add_argument(
"--save_model_as",
type=str,
@@ -966,10 +972,17 @@ def setup_parser() -> argparse.ArgumentParser:
parser.add_argument("--unet_lr", type=float, default=None, help="learning rate for U-Net / U-Netの学習率")
parser.add_argument("--text_encoder_lr", type=float, default=None, help="learning rate for Text Encoder / Text Encoderの学習率")
parser.add_argument("--network_weights", type=str, default=None, help="pretrained weights for network / 学習するネットワークの初期重み")
parser.add_argument("--network_module", type=str, default=None, help="network module to train / 学習対象のネットワークのモジュール")
parser.add_argument(
"--network_dim", type=int, default=None, help="network dimensions (depends on each network) / モジュールの次元数（ネットワークにより定義は異なります）"
"--network_weights", type=str, default=None, help="pretrained weights for network / 学習するネットワークの初期重み"
)
parser.add_argument(
"--network_module", type=str, default=None, help="network module to train / 学習対象のネットワークのモジュール"
)
parser.add_argument(
"--network_dim",
type=int,
default=None,
help="network dimensions (depends on each network) / モジュールの次元数（ネットワークにより定義は異なります）",
)
parser.add_argument(
"--network_alpha",
@@ -984,14 +997,25 @@ def setup_parser() -> argparse.ArgumentParser:
help="Drops neurons out of training every step (0 or None is default behavior (no dropout), 1 would drop all neurons) / 訓練時に毎ステップでニューロンをdropする（0またはNoneはdropoutなし、1は全ニューロンをdropout）",
)
parser.add_argument(
"--network_args", type=str, default=None, nargs="*", help="additional arguments for network (key=value) / ネットワークへの追加の引数"
)
parser.add_argument("--network_train_unet_only", action="store_true", help="only training U-Net part / U-Net関連部分のみ学習する")
parser.add_argument(
"--network_train_text_encoder_only", action="store_true", help="only training Text Encoder part / Text Encoder関連部分のみ学習する"
"--network_args",
type=str,
default=None,
nargs="*",
help="additional arguments for network (key=value) / ネットワークへの追加の引数",
)
parser.add_argument(
"--training_comment", type=str, default=None, help="arbitrary comment string stored in metadata / メタデータに記録する任意のコメント文字列"
"--network_train_unet_only", action="store_true", help="only training U-Net part / U-Net関連部分のみ学習する"
)
parser.add_argument(
"--network_train_text_encoder_only",
action="store_true",
help="only training Text Encoder part / Text Encoder関連部分のみ学習する",
)
parser.add_argument(
"--training_comment",
type=str,
default=None,
help="arbitrary comment string stored in metadata / メタデータに記録する任意のコメント文字列",
)
parser.add_argument(
"--dim_from_weights",