# How to use the LoRA training script `train_network.py` / LoRA学習スクリプト `train_network.py` の使い方
This document explains the basic procedures for training LoRA (Low-Rank Adaptation) models using `train_network.py` included in the `sd-scripts` repository.
日本語
このドキュメントでは、`sd-scripts` リポジトリに含まれる `train_network.py` を使用して LoRA (Low-Rank Adaptation) モデルを学習する基本的な手順について解説します。
## 1. Introduction / はじめに
`train_network.py` is a script for training additional networks such as LoRA on Stable Diffusion models (v1.x, v2.x). It allows for additional training on the original model with a low computational cost, enabling the creation of models that reproduce specific characters or art styles.
This guide focuses on LoRA training and explains the basic configuration items.
**Prerequisites:**
* The `sd-scripts` repository has been cloned and the Python environment has been set up.
* The training dataset has been prepared. (For dataset preparation, please refer to [this guide](link/to/dataset/doc))
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`train_network.py` は、Stable Diffusion モデル（v1.x, v2.x）に対して、LoRA などの追加ネットワークを学習させるためのスクリプトです。少ない計算コストで元のモデルに追加学習を行い、特定のキャラクターや画風を再現するモデルを作成できます。
このガイドでは、LoRA 学習に焦点を当て、基本的な設定項目を中心に説明します。
**前提条件:**
* `sd-scripts` リポジトリのクローンと Python 環境のセットアップが完了していること。
* 学習用データセットの準備が完了していること。（データセットの準備については[こちら](link/to/dataset/doc)を参照してください）
## 2. Preparation / 準備
Before starting training, you will need the following files:
1. **Training script:** `train_network.py`
2. **Dataset definition file (.toml):** A file in TOML format that describes the configuration of the training dataset.
### About the Dataset Definition File / データセット定義ファイルについて
The dataset definition file (`.toml`) contains detailed settings such as the directory of images to use, repetition count, caption settings, resolution buckets (optional), etc.
For more details on how to write the dataset definition file, please refer to the [Dataset Configuration Guide](./config_README-en.md).
In this guide, we will use a file named `my_dataset_config.toml` as an example.
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学習を開始する前に、以下のファイルが必要です。
1. **学習スクリプト:** `train_network.py`
2. **データセット定義ファイル (.toml):** 学習データセットの設定を記述した TOML 形式のファイル。
**データセット定義ファイルについて**
データセット定義ファイル (`.toml`) には、使用する画像のディレクトリ、繰り返し回数、キャプションの設定、Aspect Ratio Bucketing（任意）などの詳細な設定を記述します。
データセット定義ファイルの詳しい書き方については、[データセット設定ガイド](./config_README-ja.md)を参照してください。
ここでは、例として `my_dataset_config.toml` という名前のファイルを使用することにします。
## 3. Running the Training / 学習の実行
Training is started by executing `train_network.py` from the terminal. When executing, various training settings are specified as command-line arguments.
Below is a basic command-line execution example:
```bash
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 train_network.py
--pretrained_model_name_or_path=""
--dataset_config="my_dataset_config.toml"
--output_dir="