.\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix\test 1.2 关键命令行参数(以pix2pix为例) -dataroot ./datasets/facades --direction BtoA --model pix2pix --name facades_pix2pix --verbose 1. 其中--verbose:表示打印网络架构 第2章 测试代码主要流程 (1)获取命令行参数:opt = TestOptions().parse() (2)设置test...
git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix (2)Windows浏览器下载:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 备注: 可以把代码下载或拷贝到jupter的工作目录中,以便后续可以通过jupter运行代码。 第2步:切换当前目录 (1)运行方式 Windows 命令行方式:cd xxx jupter方...
非常规整的面向对象的代码风格，所有网络结构零部件和训练的代码都是参数化控制的，非常便于协作与调参。
非常规整的面向对象的代码风格，所有网络结构零部件和训练的代码都是参数化控制的，非常便于协作与调参。如果
1.1 项目在github上的源代码 GitHub - junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix: Image-to-Image Translation in PyTorch 1.2 图像转换实例 (1)环境的轮廓不变,更换颜色,风格 (秋天 - 夏天) (2)马的轮廓不变,纹理替换。 (3)风景图片的轮廓不变,更换风格(冬天<--->夏天) ...
CycleGAN一共有4个网络:G_A2B, D_A2B,G_B2A, D_B2A, 后两个是新增的 。 1.2 代码来源 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix\models\cycle_gan_model.py 1.3 网络结构代码解读 def __init__(self, opt): """Initialize the CycleGAN class. Parameters: ...
第1章 Train.py代码 1.1 代码路径 .\pytorch-CycleGAN-and-pix2pix\train 1.2 关键命令行参数(以CycleGAN为例) --dataroot ./datasets/horse2zebra --name horse2zebra --model cycle_gan --verbose 1. 其中--verbose:表示打印网络架构 第2章 训练代码主要流程 ...
GitHub - junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix: Image-to-Image Translation in PyTorch 2.2 github使用说明 后续大规模代码,基本上是利用开源代码进行学习。因此,需要学习github的使用规则。 2.3 代码下载 下载代码不需要预先注册和登录。 第3章 CycleGAN-and-pix2pix代码代码结构 ...
(1)Linux 命令行方式:!git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix (2)Windows浏览器下载:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 备注: 可以把代码下载或拷贝到jupter的工作目录中,以便后续可以通过jupter运行代码。