update training tips and faiss tips (#208)

docs/training_tips_ja.md

@@ -6,7 +6,10 @@ RVCの訓練における説明、およびTIPS
 GUIの訓練タブのstepに沿って説明します。
 
 ## step1 
-実験名の設定を行います。また、モデルにピッチを考慮させるかもここで設定できます。
+実験名の設定を行います。
+
+また、モデルに音高ガイド(ピッチ)を考慮させるかもここで設定できます。考慮させない場合はモデルは軽量になりますが、歌唱には向かなくなります。
+
 各実験のデータは`/logs/実験名/`に配置されます。
 
 ## step2a
@@ -40,11 +43,19 @@ HuBERTを用いてwavファイルを事前にembeddingに変換します。`/log
 そのため、学習時間は 1step当たりの学習時間 x (データセット内のデータ数 ÷ バッチサイズ) x epoch数 かかります。一般にバッチサイズを大きくするほど学習は安定し、(1step当たりの学習時間÷バッチサイズ)は小さくなりますが、その分GPUのメモリを多く使用します。GPUのRAMはnvidia-smiコマンド等で確認できます。実行環境のマシンに合わせてバッチサイズをできるだけ大きくするとより短時間で学習が可能です。
 
 ### pretrained modelの指定
-RVCではモデルの訓練を0からではなく、事前学習済みの重みから開始するため、少ないデータセットで学習を行えます。デフォルトでは`RVCのある場所/pretrained/f0G40k.pth`と`RVCのある場所/pretrained/f0D40k.pth`を読み込みます。学習時はsave_every_epochごとにモデルのパラメータが`logs/実験名/G_{}.pth`と`logs/実験名/D_{}.pth`に保存されますが、このパスを指定することで学習を再開したり、もしくは違う実験で学習したモデルの重みから学習を開始できます。
+RVCではモデルの訓練を0からではなく、事前学習済みの重みから開始するため、少ないデータセットで学習を行えます。
+
+デフォルトでは
+
+- 音高ガイドを考慮する場合、`RVCのある場所/pretrained/f0G40k.pth`と`RVCのある場所/pretrained/f0D40k.pth`を読み込みます。
+- 音高ガイドを考慮しない場合、`RVCのある場所/pretrained/G40k.pth`と`RVCのある場所/pretrained/D40k.pth`を読み込みます。
+
+学習時はsave_every_epochごとにモデルのパラメータが`logs/実験名/G_{}.pth`と`logs/実験名/D_{}.pth`に保存されますが、このパスを指定することで学習を再開したり、もしくは違う実験で学習したモデルの重みから学習を開始できます。
 
 ### indexの学習
 RVCでは学習時に使われたHuBERTの特徴量を保存し、推論時は学習時の特徴量から近い特徴量を探してきて推論を行います。この検索を高速に行うために事前にindexの学習を行います。
-indexの学習には近似近傍探索ライブラリのfaissを用います。`/logs/実験名/3_feature256`の特徴量を読み込み、全て結合させた特徴量を`/logs/実験名/total_fea.npy`として保存、それを用いて学習したindexを`/logs/実験名/add_XXX.index`として保存します。
+indexの学習には近似近傍探索ライブラリのfaissを用います。`/logs/実験名/3_feature256`の特徴量を読み込み、それを用いて学習したindexを`/logs/実験名/add_XXX.index`として保存します。
+(20230428updateよりtotal_fea.npyはindexから読み込むので不要になりました。)
 
 ### ボタンの説明
 - モデルのトレーニング: step2bまでを実行した後、このボタンを押すとモデルの学習を行います。