CycleGAN(一)概要と運転

背景:
ソース作成者:junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix 2 pix
ソースアドレス:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
参照先:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
目次
一、ダウンロード
1.1ダウンロード
1.2依存項目のインストール
二、訓練とテスト
2.1データセットのダウンロード
2.2. スタンバイデータセット
2.3可視化
2.4トレーニング
2.5テスト
三、予備訓練モデル
3.1予備訓練モデル
3.2データセット
四、docker

一、ダウンロード

1.1ダウンロード

git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
cd pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

1.2依存項目のインストール

PyTorchインストール、参照:https://blog.csdn.net/weixin_36474809/article/details/88715360
Install [PyTorch](http://pytorch.org and) 0.4+ and other dependencies (e.g., torchvision, visdom and dominate).

For pip users, please type the command pip install -r requirements.txt

， python env/bin/python，
env/bin/python -m pip install -r pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/requirements.txt

二、訓練とテスト

2.1データセットのダウンロード

mapデータセットを例に挙げます.
私たちにとって問題は

[xingxiangrui@xxxxxxxx pytorch-CycleGAN-and-pix2pix]$ bash ./datasets/download_cyclegan_dataset.sh maps
Specified [maps]
WARNING: timestamping does nothing in combination with -O. See the manual
for details.

--2019-03-22 11:07:20--  https://people.eecs.berkeley.edu/~taesung_park/CycleGAN/datasets/maps.zip
Resolving people.eecs.berkeley.edu... 128.32.189.73
Connecting to people.eecs.berkeley.edu|128.32.189.73|:443... connected.
ERROR: certificate common name "iris.eecs.berkeley.edu" doesn't match requested host name "people.eecs.berkeley.edu".
To connect to people.eecs.berkeley.edu insecurely, use '--no-check-certificate'.
mkdir: cannot create directory './datasets/maps/': File exists
Archive:  ./datasets/maps.zip
  End-of-central-directory signature not found.  Either this file is not
  a zipfile, or it constitutes one disk of a multi-part archive.  In the
  latter case the central directory and zipfile comment will be found on
  the last disk(s) of this archive.
unzip:  cannot find zipfile directory in one of ./datasets/maps.zip or
        ./datasets/maps.zip.zip, and cannot find ./datasets/maps.zip.ZIP, period.

他のすべてのデータセットはダウンロードできません.たとえば、次のページのapple 2 orangeやhorse 2 zebraなどです.
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/blob/master/docs/datasets.md
データセットのダウンロードに問題が発生したため、データセットを自分で準備するしかありません.

2.2. スタンバイデータセット

著者らは,自作モデルとデータセットを与える方法がある.
フォルダtryを用意します.中には4つのフォルダtrainA、trainB、testA、testBが含まれています.各フォルダにはそれぞれいくつかの画像が入っています.
pytorch-CycleGAN-and-pix 2 pix/datasets/下にコピー
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/blob/master/docs/tips.md#notes-on-colorization

2.3可視化

可視化はvisdom.server
To view training results and loss plots, run python -m visdom.server and click the URL http://localhost:8097
visdomについてserverの使い方はまだ確定していません

2.4トレーニング

#!./scripts/train_cyclegan.sh
python train.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_cyclegan --model cycle_gan 

その中を見ることができる

--datarootトレーニングデータのルートディレクトリ

--nameトレーニングモデルの名前

--modelトレーニングのモデルのタイプ

トレーニングの詳細については、 ./checkpoints/maps_cyclegan/web/index.htmlを参照してください.

2.5テスト

#!./scripts/test_cyclegan.sh
python test.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_cyclegan --model cycle_gan

テスト結果は ./results/maps_cyclegan/latest_test/index.htmlに保存されます.

三、予備訓練モデル

3.1予備訓練モデル

You can download a pretrained model (e.g. horse2zebra) with the following script:

bash ./scripts/download_cyclegan_model.sh horse2zebra

The pretrained model is saved at ./checkpoints/{name}_pretrained/latest_net_G.pth . Check here for all the available CycleGAN models.

3.2データセット

To test the model, you also need to download the horse2zebra dataset:

bash ./datasets/download_cyclegan_dataset.sh horse2zebra

Then generate the results using

python test.py --dataroot datasets/horse2zebra/testA --name horse2zebra_pretrained --model test --no_dropout

The option --model test is used for generating results of CycleGAN only for one side. This option will automatically set --dataset_mode single , which only loads the images from one set. On the contrary, using --model cycle_gan requires loading and generating results in both directions, which is sometimes unnecessary. The results will be saved at ./results/ . Use --results_dir {directory_path_to_save_result} to specify the results directory.

For your own experiments, you might want to specify --netG , --norm , --no_dropout to match the generator architecture of the trained model.

四、docker

https://baike.baidu.com/item/Docker/13344470?fr=aladdin
Dockerはオープンソースのアプリケーションコンテナエンジンであり、開発者がアプリケーションをパッケージ化し、移植可能なコンテナに依存し、流行しているLinuxマシンに公開したり、仮想化したりすることができます.容器は完全に砂箱メカニズムを使用しており、互いに何のインターフェースもありません.
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/blob/master/docs/docker.md