scenic

环境要求

• Python 3.9 或更高版本
• Git（用于克隆 GitHub 仓库）
• JAX 与 Flax 运行环境（由 pip install . 安装依赖）
• 训练 ViT 等模型需要相应的数据集与算力（GPU/TPU）

安装与启动步骤

1. 1克隆 Scenic 仓库

   从 GitHub 下载 Scenic 源码到本地，命令会在当前目录生成 scenic 文件夹。

   git clone https://github.com/google-research/scenic.git

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2. 2进入项目目录

   切换到刚克隆下来的 scenic 目录，后续安装和运行都基于该目录。

   cd scenic

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3. 3安装 Scenic

   在项目根目录执行 pip 安装，会把 Scenic 及其依赖（JAX、Flax 等）装到当前 Python 环境。

   pip install .

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4. 4按需安装额外依赖

   部分特定项目或 baseline 需要额外包，README 提示查看对应项目的 README.md 或 requirements.txt。

5. 5运行 ViT 训练

   使用自带配置文件在 ImageNet 上跑 ViT 训练，注意 -- 后的参数是传给 Scenic 的配置项。

   python scenic/main.py -- \
     --config=scenic/projects/baselines/configs/imagenet/imagenet_vit_config.py \
     --workdir=./

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关键配置

如何确认成功

命令开始执行后终端会打印训练日志，并在 --workdir 指定的目录下产生训练输出文件。

常见问题

注意事项

• README 中的命令带 $ 提示符，复制时不要把它一起复制进去。
• Scenic 基于 JAX 与 Flax 开发，没有可用 GPU/TPU 时训练会很慢或无法按预期运行。
• 训练 ViT on ImageNet 需要自行准备数据集与相应算力，README 未说明数据准备细节。
• 向共享库贡献代码前，建议先阅读 Philosophy、Code structure 与 CONTRIBUTING.md 章节。