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先决条件

软硬件要求

您可能需要一台至少配备1 个 GPU (>= 8GB)、20GB 内存和50GB 可用磁盘空间的机器。我们强烈建议使用 SSD 驱动器来保证高速 I/O。
您应该首先安装一些必要的软件包：

1. 安装Python >= 3.5
2. 安装Cuda >= 9.0 和cuDNN
3. 使用 CUDA安装PyTorch >= 0.4.1（也支持 PyTorch 1.x）
4. 安装SpaCy并初始化 GloVe 如下：

$ pip install -r requirements.txt
$ wget https:///explosion/spacy-models/releases/download/en_vectors_web_lg-2.1.0/en_vectors_web_lg-2.1.0.tar.gz -O en_vectors_web_lg-2.1.0.tar.gz
$ pip install en_vectors_web_lg-2.1.0.tar.gz

设置

图像特征是使用自下而上的注意力策略提取的，每张图像都表示为一个动态数量（从 10 到 100）的 2048-D 特征。我们将每个图像的特征存储在一个.npz文件中。您可以自行准备视觉特征，也可以从OneDrive下载提取的特征。下载的文件包含三个文件：train2014.tar.gz、val2014.tar.gz和test2015.tar.gz，分别对应VQA-v2的train/val/test图像的特征。您应该按如下方式放置它们：

|-- datasets
  |-- coco_extract
  |  |-- train2014.tar.gz
  |  |-- val2014.tar.gz
  |  |-- test2015.tar.gz

此外，我们使用来自视觉基因组数据集的 VQA 样本来扩展训练样本。与现有策略类似，我们通过两个规则对样本进行了预处理：

1. 选择 QA 对，相应的图像出现在 MSCOCO 训练和val分割中。
2. 选择答案出现在已处理答案列表中的 QA 对（在整个VQA-v2答案中出现 8 次以上）。

为方便起见，我们提供了我们处理过的vg问题和注释文件，您可以从OneDrive或百度云下载，放置如下：

|-- datasets
  |-- vqa
  |  |-- VG_questions.json
  |  |-- VG_annotations.json

之后，您可以运行以下脚本来设置实验所需的所有配置

$ sh setup.sh

运行脚本将：

下载VQA-v2的 QA 文件。
解压自下而上的功能
最后，datasets文件夹将具有以下结构：

|-- datasets
  |-- coco_extract
  |  |-- train2014
  |  |  |-- COCO_train2014_...jpg.npz
  |  |  |-- ...
  |  |-- val2014
  |  |  |-- COCO_val2014_...jpg.npz
  |  |  |-- ...
  |  |-- test2015
  |  |  |-- COCO_test2015_...jpg.npz
  |  |  |-- ...
  |-- vqa
  |  |-- v2_OpenEnded_mscoco_train2014_questions.json
  |  |-- v2_OpenEnded_mscoco_val2014_questions.json
  |  |-- v2_OpenEnded_mscoco_test2015_questions.json
  |  |-- v2_OpenEnded_mscoco_test-dev2015_questions.json
  |  |-- v2_mscoco_train2014_annotations.json
  |  |-- v2_mscoco_val2014_annotations.json
  |  |-- VG_questions.json
  |  |-- VG_annotations.json

训练

以下脚本将使用默认超参数开始训练：

$ python3 run.py --RUN= 'train'

所有检查点文件将保存到：

ckpts/ckpt_<VERSION>/epoch<EPOCH_NUMBER>.pkl

训练日志文件将放置在：

results/log/log_run_<VERSION>.txt

加上：

1. –VERSION=str，例如–VERSION='small_model’为您的这个模型指定一个名称。
2. –GPU=str，例如–GPU='2’在指定的 GPU 设备上训练模型。
3. –NW=int，例如–NW=8加快 I/O 速度。
4. –MODEL={‘small’, ‘large’} （警告：大模型会消耗更多的 GPU 内存，如果你想用有限的 GPU 内存训练模型，多 GPU 训练和梯度累积可能会有所帮助。）
5. –SPLIT={‘train’, ‘train+val’, ‘train+val+vg’}可以根据需要组合训练数据集。默认的训练分割是’train+val+vg’。设置–SPLIT=‘train’ 将触发评估脚本在每个 epoch 后自动运行验证分数。
6. –RESUME=True使用保存的检查点参数开始训练。在这个阶段，你应该分配检查点版本–CKPT_V=str和恢复的纪元号CKPT_E=int。
7. –MAX_EPOCH=int 在指定的纪元数停止训练。
8. –PRELOAD=True 在初始化阶段将所有图像特征预加载到内存中（警告：需要额外的 25~30GB 内存和 30 分钟从硬盘驱动器加载时间）

多GPU训练和梯度积累

我们建议使用至少 8 GB 内存的 GPU，但如果您没有这样的设备，请不要担心，我们提供了两种方法来处理它：

1. 多 GPU 训练：
   如果您想在 GPU 内存有限的设备上加速训练或训练模型，您可以使用多个 GPU：
   添加 --GPU=‘0, 1, 2, 3…’
   每个 GPU 上的批量大小将自动调整为BATCH_SIZE/#GPUs。
2. 梯度累积：
   如果您只有一个小于 8GB 的​​ GPU，则提供了一种替代策略来在训练期间使用梯度累积：
   添加 --ACCU=n
   这使得优化器为n小批量累积梯度并立即更新模型权重。值得注意的是， BATCH_SIZE必须除以n才能正确运行此模式。

验证和测试

警告：如果您使用–MODELargs 或多 GPU 训练来训练模型，则也应在评估中进行设置。

离线评估
离线评估仅支持 VQA 2.0 val split。如果您想对 VQA 2.0 test-dev或test-std拆分进行评估，请参阅在线评估。

有两种启动方式：

（推荐）

$ python3 run.py --RUN= ' val ' --CKPT_V=str --CKPT_E=int

或者改用绝对路径：

$ python3 run.py --RUN= ' val ' --CKPT_PATH=str

在线评估
VQA 2.0 test-dev和test-std拆分的评估运行如下：

$ python3 run.py --RUN= 'test' --CKPT_V=str --CKPT_E=int

结果文件存储在 ​​results/result_test/result_run_<'PATH+random number' or 'VERSION+EPOCH'>.json​​

您可以将获得的结果 json 文件上传到Eval AI，以评估test-dev和test-std拆分的分数

预训练模型

我们提供了两种预训练模型，即small模型和large模型。由于 pytorch 版本不同，小模型对应于我们论文中描述的模型，其性能略高（在我们的论文中，test-dev拆分的总体准确率为 70.63%）。大模型使用HIDDEN_SIZE=1024比小模型大 2 倍的HIDDEN_SIZE=512.

两个模型在test-dev拆分上的性能报告如下：

这两个模型可以从OneDrive或百度云下载，解压后放入正确的文件夹如下：

|-- ckpts
  |-- ckpt_small
  |  |-- epoch13.pkl
  |-- ckpt_large
  |  |-- epoch13.pkl

设置–CKPT={‘small’, ‘large’} --CKPT_E=13为测试或恢复培训，详细信息可以在培训和验证和测试中找到。