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A pure caffe-python implementation of DC-GAN

  • 源代码名称:dcgan.caffe
  • 源代码网址:http://www.github.com/samson-wang/dcgan.caffe
  • dcgan.caffe源代码文档
  • dcgan.caffe源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/samson-wang/dcgan.caffe.git
  • Git Clone代码到本地:
    git clone http://www.github.com/samson-wang/dcgan.caffe
  • Subversion代码到本地:
    $ svn co --depth empty http://www.github.com/samson-wang/dcgan.caffe
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
  • : 一个纯 caffe python实现的直流电路。

    据我所知,基于caffe的DCGAN没有重量轻的实现。

    DeePSiM 实现启发下,几行 python 代码可以在 caffe core lib ( Dosovitskiy ) 中快速训练dcgan模型( 。 但是,我认为代码可以合并回主分支) 。

    依赖项

    你将需要编译 deepsim-caffe-branch插件。 并确保你的PYTHONPATH 指向它。

    deepsim-caffe只支持 cudnn-4.0. 如果禁用cudnn引擎并用主分支替换一些卷积层,那么最新的cudnn和cuda将能正常工作。

    培训

    对于面生成器,请准备 celebA 数据集作为链接。 然后制作一个列列列表文件并将它的放入 data.prototxt 。

    只是打字

    python train.py

    列文件列表

    每一行都有两个由空间隔开的柱。 第二列表示对应图像的标签。 实际上标签可以是零,因为训练只需要图像本身作为目标。

    文件应类似于

    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000001.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000002.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000003.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000004.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000005.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000006.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000007.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000008.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000009.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000010.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000011.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000012.jpg 0
    /data/Repo/dcgan.torch/celebA/img_align_celeba/000013.jpg 0
    ...

    问题

    基于的可视化

    按以下方式查看模型结果

    python generate.py generator.prototxt snapshots_test/4000/generator.caffemodel

    迭代 3000和 4000处模型的可视化如下所示:

    3000

    4000




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