guided_diffusion.script_util源码

`guided_diffusion.script_util` 是 guided diffusion 模型的 PyTorch 实现中的一个工具包，提供了一些脚本工具函数，用于在训练和测试过程中使用。该工具包的源代码可以在 [GitHub](https://github.com/lucidrains/guided-diffusion/blob/main/guided_diffusion/script_util.py) 上找到。

下面是该工具包中的一些核心功能函数的简要说明：

- `average_gradients()`: 用于计算多个梯度的平均值，以便在分布式训练中使用。
- `clip_grad_norm()`: 用于将梯度范数裁剪到指定的最大值。
- `compute_psnr()`: 用于计算两个张量之间的 PSNR 得分。
- `diffusion_step()`: guided diffusion 模型的一步扩散操作。
- `get_named_layers()`: 用于从模型中获取指定名称的层。
- `image_to_tensorboard()`: 用于将图像保存到 tensorboard 中。
- `inverse_diffusion_step()`: guided diffusion 模型的一步逆扩散操作。
- `logit_probs_to_image()`: 用于将图像的 logit 概率值转换为可视化的图像。
- `make_step()`: guided diffusion 模型的一步训练操作。
- `merge_images()`: 用于将多个图像合并成一个大图像。
- `normalize_01()`: 用于将张量值范围归一化到 [0, 1]。
- `normalize_images()`: 用于将图像张量进行标准化处理。
- `tensor_to_image()`: 用于将张量转换为图像。
- `tensor_to_video()`: 用于将图像张量转换为视频张量。

这些函数提供了 guided diffusion 模型训练和测试过程中的常用操作，可以有效地简化代码实现，并提高代码的可读性和可维护性。