範例集

CodefyUI 在 examples/ 底下隨附一整套可直接執行的範例圖。你可以從應用程式的 Examples 選單載入它們，或用 CLI 圖形執行器 在無介面（headless）下執行。

類別	範例
模型架構	ResNet、ConvNeXt、EfficientNet、UNet、ViT、SwinTransformer、BERT、GPT、LLaMA、DiT、LSTM TimeSeries、BiGRU SpeechRecognition、Seq2Seq Attention、DQN Atari、PPO Robotics
使用範例	CNN-MNIST 訓練、CNN-MNIST 推論、GPT-Mini 訓練、ResNet-CIFAR10 訓練
LLM	Word Embedding Analogy（用離線的 demo-16d backend 計算 king − man + woman ≈ queen）

這個 repository 在磁碟上也依主題把範例分組：Classical/、Diffusion/、LLM/、Model_Architecture/、RL/、RNN/、Transformer/、Usage_Example/ 與 Others/。

載入範例

• 在應用程式中 — 開啟 Examples 選單並選一個圖；它會載入到新分頁，準備好可以 執行。

• 從 CLI — 把 run_graph.py 指向該圖的 JSON：

  cd backend
  python run_graph.py ../examples/Usage_Example/CNN-MNIST/TrainCNN-MNIST/graph.json

適合的第一次執行

載入 Train CNN on MNIST，然後：

1. 在 設定 popover 中開啟 記錄輸出 與 跨 run 保留權重。
2. 點擊 執行，並在 訓練 分頁觀看即時 loss 圖表。
3. 點一個 Conv2d 節點，在 教學檢視器 中檢視它的 kernel 與 activation。
4. 再執行一次 — 因為權重已保留，模型會跨次執行持續學習。