DDPM pytorch

### 关于PyTorch实现的DDPM

#### DDPM简介
扩散概率模型（Diffusion Probabilistic Models, DPMs），特别是去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM），是一类强大的生成模型。这类模型通过定义数据分布上的一系列微小噪声扰动来学习复杂的数据结构[^1]。

#### 实现资源概述
对于希望基于PyTorch框架探索并实现DDPM的研究者和开发者而言，网络提供了丰富的教程与开源项目作为起点。这些材料不仅涵盖了理论基础介绍，还包含了详细的编码指南以及实际案例分析，有助于加深理解如何构建高效的训练流程[^2]。

#### 推荐的学习路径
- **官方文档与论文**：阅读原始研究文章《Denoising Diffusion Probabilistic Models》可以获取最权威的概念解释和技术细节说明；同时查阅PyTorch官方网站上的API手册了解所需函数的具体用法。

- **在线课程与博客文章**：许多教育平台提供专门针对机器学习尤其是深度生成模型方向的高质量视频讲座，其中不乏专注于讲解DDPM原理及其实践应用的内容。此外，技术博主们撰写的个人见解也往往能带来新颖视角下的启发性思考[^3].

- **GitHub仓库中的实例代码**：参与活跃社区维护的公共存储库能够接触到经过验证的工作样本程序，这对于模仿学习非常有价值。例如`hojonathanho/diffusion`这个repo就实现了多种版本的diffusion models，并且支持多GPU加速等功能特性[^4]。

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from model.diffusion import GaussianDiffusion # 假设这是自定义模块的位置

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])

dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

model = GaussianDiffusion(image_size=28, channels=1).to(device)

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, _) in enumerate(dataloader):
        images = images.to(device)
        
        loss = model(images)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

print('Training completed.')