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ginka/train_seperated.py

@@ -93,12 +93,12 @@ FOCAL_GAMMA = 2.0 # Focal Loss 参数
 VQ_BETA = 0.5 # 承诺损失权重
 
 # 训练超参
-BATCH_SIZE = 64       # 每批样本数
-LR = 1e-4             # AdamW 初始学习率
-MIN_LR = 1e-6         # 余弦退火最低学习率
-WEIGHT_DECAY = 1e-4   # L2 正则化系数
-EPOCHS = 400          # 总训练轮数
-CHECKPOINT = 20       # 每隔多少 epoch 保存检查点并执行验证
+BATCH_SIZE = 64 # 每批样本数
+LR = 1e-4 # AdamW 初始学习率
+MIN_LR = 1e-6 # 余弦退火最低学习率
+WEIGHT_DECAY = 1e-4 # L2 正则化系数
+EPOCHS = 400 # 总训练轮数
+CHECKPOINT = 20 # 每隔多少 epoch 保存检查点并执行验证
 
 device = torch.device(
     "cuda:1" if torch.cuda.is_available()
@@ -173,10 +173,10 @@ def focal_loss(logits, target):
 def random_struct(device: torch.device) -> torch.Tensor:
     # 随机采样一组结构参量，用于无条件自由生成
     # struct_inject 格式：[cond_sym(0-7), cond_room(0-2), cond_branch(0-2), cond_outer(0-1)]
-    cond_sym    = random.randint(0, 7)  # 地图对称类型
-    cond_room   = random.randint(0, 2)  # 房间数量档位
-    cond_branch = random.randint(0, 2)  # 分支复杂度档位
-    cond_outer  = random.randint(0, 1)  # 是否有外围走廊
+    cond_sym = random.randint(0, 7) # 地图对称类型
+    cond_room = random.randint(0, 2) # 房间数量档位
+    cond_branch = random.randint(0, 2) # 分支复杂度档位
+    cond_outer = random.randint(0, 1) # 是否有外围走廊
     return torch.LongTensor([cond_sym, cond_room, cond_branch, cond_outer]).unsqueeze(0).to(device)
 
 def maskgit_sample(

prompt.md

@@ -26,7 +26,7 @@
 
 #### Python
 
-- 不使用三引号注释（`"""..."""`），一律改用 `#` 注释
+- 不使用三引号注释（`"""..."""`），一律改用 `#` 注释。对于行后的注释，注释的 # 应该在语句后面空一格的地方开始，不要多空，也不要少空，例如 `a = b # 注释内容`。
 - 不出现连续空行（即空行仅允许连续出现一行）不出现连续空格，例如下面的例子就不允许出现：
 
     ```python