Scenic 是一个代码库，其重点是围绕计算机视觉模型的研究。Scenic 已经成功地用于开发多种模式的分类、分割和检测模型，其中包括图像、视频、音频和结合它们的多模式组合。
更确切地说，Scenic 是一组共享的轻量级库，解决了训练大规模（即多设备、多主机）视觉模型时经常遇到的任务。
Scenic 是用 JAX 所开发的，并使用 Flax 神经网络库。
其中 Scenic 提供：
- 用于启动实验、摘要编写、日志记录、分析等的样板代码；
- 优化训练和评估循环、损失、指标、双向匹配器等；
- 流行视觉数据集的输入管道；
- 基线模型；
Scenic 组件设计
快速开始
从 GitHub 下载代码
python scenic/main.py -- \
--config=scenic/projects/baselines/configs/imagenet/imagenet_vit_config.py \
--workdir=./
并在 ImageNet 上运行 ViT 训练：
python scenic/main.py -- \
--config=scenic/projects/baselines/configs/imagenet/imagenet_vit_config.py \
--workdir=./
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