annotated-s4
annotated-s4 是一个开源实现项目，基于一篇博客文章（https://srush.github.io/annotated-s4），旨在帮助用户理解和实践 S4（State Space Model）模型。S4 是一种用于处理序列数据的深度学习模型，特别适用于时间序列、图像和文本等任务。
这个工具解决了传统序列建模方法在处理长序列时效率低、性能差的问题，通过引入状态空间模型，提升了模型在复杂任务中的表现。它提供了多种实验配置，如 MNIST 和 QuickDraw 的序列建模、MNIST 和 CIFAR-10 的分类任务，方便研究人员和开发者快速测试和比较不同模型结构的效果。
annotated-s4 适合有一定深度学习基础的研究人员和开发者使用，尤其对希望探索新型序列建模方法的用户来说非常有用。其独特的技术亮点在于实现了高效的 S4 模型，并支持多种变体（如 S4D、DSS 等），同时提供了详细的训练脚本和参数配置，便于复现和优化实验结果。
使用场景
某科研团队正在开发一个基于序列建模的图像识别系统，用于自动分析手写数字和简单图形，以支持教育领域的智能评测系统。他们需要一种高效、准确且易于训练的模型架构来处理大量数据。
没有 annotated-s4 时
- 传统 RNN 和 LSTM 在处理长序列时容易出现梯度消失或爆炸问题，导致模型训练不稳定。
- 使用 Transformer 架构虽然效果不错，但计算资源消耗大，难以在有限硬件条件下快速迭代。
- 现有模型在 MNIST 分类任务上的准确率难以突破 99% 大关，影响系统的实际应用效果。
- 模型训练周期较长，尤其是在 CIFAR-10 这类复杂数据集上，难以满足项目进度要求。
- 缺乏清晰的实现文档和可复现的实验配置，使得模型调优过程困难重重。
使用 annotated-s4 后
- S4 模型通过状态空间方法有效解决了长序列建模中的梯度问题，提升了训练稳定性。
- 在相同硬件条件下，S4 模型在 MNIST 分类任务中达到了 99.55% 的高准确率，显著优于传统方法。
- 在 CIFAR-10 上，S4 模型在 100 个 epoch 内达到 91.23% 的准确率，训练效率远超其他模型。
- 提供了完整的训练脚本和参数配置，使研究人员能够快速复现实验并进行模型调优。
- 配合 WandB 等工具，可以实时监控训练过程并生成可视化结果，极大提升了开发效率。
使用 annotated-s4 显著提升了序列建模任务的性能与开发效率，为复杂图像识别系统提供了可靠的技术支撑。
运行环境要求
- Linux
- macOS
需要 NVIDIA GPU，CUDA 版本 > 11.0，CUDNN 版本 > 8.2，建议显存 8GB+
未说明
快速开始
实验
MNIST 序列建模
python -m s4.train dataset=mnist layer=s4 train.epochs=100 train.bsz=128 model.d_model=128 model.layer.N=64
以下命令使用了一个更大的模型（500万参数），并在每轮训练后将生成的样本记录到 WandB。该模型在该任务上的测试 NLL 达到 0.36（每维 0.52 比特），为当前最优水平。
python -m s4.train dataset=mnist layer=s4 train.epochs=100 train.bsz=50 train.lr=5e-3 train.lr_schedule=true model.d_model=512 model.n_layers=6 model.dropout=0.0 train.weight_decay=0.05 model.prenorm=true model.embedding=true wandb.mode=online train.sample=308
QuickDraw 序列建模
# 默认参数
python -m s4.train dataset=quickdraw layer=s4 train.epochs=10 train.bsz=128 model.d_model=128 model.layer.N=64
# “一天内完成”版本
python -m s4.train dataset=quickdraw layer=s4 train.epochs=1 train.bsz=512 model.d_model=256 model.layer.N=64 model.dropout=0.05
MNIST 分类
python -m s4.train dataset=mnist-classification layer=s4 train.epochs=20 train.bsz=128 model.d_model=128 model.dropout=0.25 train.lr=5e-3 train.lr_schedule=true seed=1
在 A100 上以每 epoch 17 秒的速度运行 20 轮后，达到“最佳”的 99.55% 准确率。
CIFAR-10 分类
python -m s4.train dataset=cifar-classification layer={s4,dss,s4d} train.epochs=100 train.bsz=50 model.n_layers=6 model.d_model=512 model.dropout=0.25 train.lr=5e-3 train.weight_decay=0.01 train.lr_schedule=true seed=1
S4 在 A100 上以每 epoch 2 分 16 秒的速度运行 100 轮后，达到“最佳”的 91.23% 准确率。
DSS 在 A100 上以每 epoch 1 分 41 秒的速度运行 100 轮后，达到“最佳”的 89.31% 准确率。
S4D 在 A100 上以每 epoch 1 分 32 秒的速度运行 100 轮后，达到“最佳”的 89.76% 准确率。
而采用 S4D-Lin 初始化的变体表现略好，准确率达到 90.98%。
python -m s4.train dataset=cifar-classification layer=s4d train.epochs=100 train.bsz=50 model.n_layers=6 model.d_model=512 model.dropout=0.25 train.lr=5e-3 train.weight_decay=0.01 train.lr_schedule=true seed=1 +model.layer.scaling=linear
快速入门（开发）
我们有两个 requirements.txt 文件，分别包含当前项目的依赖：一个专为 CPU 环境设计，另一个则用于 GPU 环境。
仅 CPU（MacOS、Linux）
# 设置您选择的虚拟/conda 环境并激活...
pip install -r requirements-cpu.txt
# 设置 pre-commit
pre-commit install
GPU（CUDA > 11 且 CUDNN > 8.2）
# 设置您选择的虚拟/conda 环境并激活...
pip install -r requirements-gpu.txt
# 设置 pre-commit
pre-commit install
从头安装依赖
如果上述 requirements.txt 文件无法正常工作，以下是手动下载依赖的命令。
仅 CPU
# 设置您选择的虚拟/conda 环境并激活...然后安装以下内容：
pip install --upgrade "jax[cpu]"
pip install flax
pip install torch torchvision torchaudio
# 默认安装
pip install black celluloid flake8 google-cloud-storage isort ipython matplotlib pre-commit seaborn tensorflow tqdm
# 设置 pre-commit
pre-commit install
GPU（CUDA > 11，CUDNN > 8.2）
注意——CUDNN > 8.2 对于无警告编译至关重要，同时 GPU 至少需具备 Turing 架构才能实现最佳效率。
# 设置您选择的虚拟/conda 环境并激活...然后安装以下内容：
pip install jax[cuda11_cudnn82] -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html
pip install flax
pip install torch==1.10.1+cpu torchvision==0.11.2+cpu torchaudio==0.10.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
# 默认安装
pip install black celluloid flake8 google-cloud-storage isort ipython matplotlib pre-commit seaborn tensorflow tqdm
# 设置 pre-commit
pre-commit install
版本历史
v12022/03/01常见问题
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