【代码复现系列】paper:CycleGAN and pix2pix in PyTorch

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【代码复现系列】paper:CycleGAN and pix2pix in PyTorch。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

或许有冗余步骤、之后再优化。

1.桌面右键-git bash-输入命令如下【git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix】

2.打开anaconda的prompt,cd到pytorch-CycleGAN-and-pix2pix路径

3.在prompt里输入【conda env create -f environment.yml】配置虚拟环境及相应的包

4.在prompt里输入【conda activate pytorch-CycleGAN-and-pix2pix】激活虚拟环境

5.下载数据集。在github中说:

【代码复现系列】paper:CycleGAN and pix2pix in PyTorch,pytorch,人工智能,python

bash是linux命令,在win中,直接打开刚才下载的pytorch-CycleGAN-and-pix2pix文件夹找到datasets然后找到download_pix2pix_dataset.sh文件,记事本打开,找到url

【代码复现系列】paper:CycleGAN and pix2pix in PyTorch,pytorch,人工智能,python

打开http://efrosgans.eecs.berkeley.edu/pix2pix/datasets/

找到facades数据集下载

解压到pytorch-CycleGAN-and-pix2pix文件夹的datasets文件夹下

6.回到刚才的prompt,输入【pip install visdom】然后输入【python -m visdom.server】以便后续可视化运行结果

  • To view training results and loss plots, run python -m visdom.server and click the URL http://localhost:8097.

7.打开pycharm,左上角open,找到下载的pytorch-CycleGAN-and-pix2pix,然后open

8.右下角interpreter设置,调成虚拟环境:

【代码复现系列】paper:CycleGAN and pix2pix in PyTorch,pytorch,人工智能,python

9.点开pycharm左下角terminal,输入【python test.py --dataroot ./datasets/facades --name facades_pix2pix --model pix2pix --direction BtoA】

即可跑代码文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-791329.html

到了这里,关于【代码复现系列】paper:CycleGAN and pix2pix in PyTorch的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 第二十三章 原理篇:Pix2Seq

    大夏天我好像二阳了真是要命啊。 现在找到工作了,感觉很快乐,但是也有了压力。 《论你靠吹牛混进公司后该怎么熬过试用期》 希望自己能保持学习的习惯!加油! 参考教程: https://arxiv.org/pdf/2109.10852.pdf https://github.com/google-research/pix2seq https://zhuanlan.zhihu.com/p/421851551 ht

    2024年02月13日
    浏览(35)
  • pix2tex - LaTeX OCR 安装使用记录

    项目地址:这儿 版本要求 Python: 3.7+ PyTorch: =1.7.1 安装: 注意:Pyside6 和 PyQt6 版本需要保持一致,否则会报 QT 错误 打开 Windows 终端,输入命令: 注意:需要将 latexocr.exe 所在路径添加到系统 Path 路径下,以便找到该可执行文件 例如: 可以识别出来,如果识别有错误,可以直

    2024年02月06日
    浏览(53)
  • windows下安装与使用pix2tex(mathpix免费替代版)

    历经千辛万苦终于实现了跟mathpix一样的使用方式,毕竟咱们懒人既然都懒得打公式了,那必然是懒得存图片改代码的,有没有像mathpix一样可以直接截图识别的方法呢?yes! 官方开源地址 下载完pix2tex之后还要下载gui包: 中间可能会出现很多错误,大都是版本不兼容或者缺少

    2024年02月06日
    浏览(30)
  • [paper reading] Federated Learning With Differential Privacy:Algorithms and Performance Analysis

    1.整篇论文的总结: (1)提出了一种基于差分隐私的联邦学习框架:NbAFL(noising before model aggregation FL),在局部模型聚合成全局模型之前加入噪声(客户端和服务器端都会加噪声)。 (2)对训练的FL模型的损失函数规定了一个 理论上的收敛界限 (就是要求损失函数低于某

    2024年02月11日
    浏览(43)
  • ThinkPHP5系列远程代码执行漏洞复现(详细)

    ThinkPHP是一款运用极广的PHP开发框架。其版本5中,由于框架对控制器名没有进行足够的检测,会导致在没有开启强制路由的情况下可执行任意方法,从而导致远程命令执行漏洞。 漏洞危害 启动环境 切换到/thinkphp/5.0.23-rce# 目录下 将version改为2,保存并退出 接着执行 此时环境

    2024年02月12日
    浏览(44)
  • PointNet系列代码复现详解(1)—PointNet分类部分

    想尽快入门点云,因此就从这个经典的点云处理神经网络开始。源码已经有了中文注释,但在一些对于自己不理解的地方添加了一些注释。欢迎大家一起讨论。 代码是来自github:GitHub - yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch: PointNet and PointNet++ implemented by pytorch (pure python) and on ModelNet, Sha

    2024年02月08日
    浏览(41)
  • 风格迁移CycleGAN开源项目代码运行步骤详细教程

       最近在学习Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks这篇论文,论文下载地址,想要复现一下文中的代码,过程中遇到了很多问题,因此记录下来。遇到其他问题欢迎在评论区留言,相互解答。 如果没有安装Anaconda或者MIniconda的可以先安装,并学一下

    2024年02月02日
    浏览(27)
  • How to Write and Publish a Scientific Paper-How to Write the Results

    至此,我们进入了本文的核心- -数据。论文的这一部分称为结果部分。 与流行的信念相反,你不应该通过描述你在材料和方法部分无意中遗漏的方法来开始结果部分。 结果部分通常有两个成分。首先,你应该对实验进行某种整体的描述,提供大概的图景,而不必重复先前在

    2024年02月09日
    浏览(45)
  • Pix4Dmapper系列教程(一):Pix4D模型成果导出OSGB并加载到CASS3D进行三维测图

    随着无人机航飞的推广,数据处理成为问题根源。3D模型使用一直困扰着一众测绘人员,虽有部分使用CC(原Smart3D)进行模型生成,但是PIX4D使用用户确一直受到模型无法加载到CASS 3D中应用问题困扰,此文彻底解决此问题。 在垂直摄影中,Pix4D也可以生成漂亮的三维模型,Pix4D生

    2024年02月06日
    浏览(280)
  • 深度学习网络模型 MobileNet系列MobileNet V1、MobileNet V2、MobileNet V3网络详解以及pytorch代码复现

    DW与PW计算量 普通卷积计算量 计算量对比 因此理论上普通卷积是DW+PW卷积的8到9倍 Residual blok与Inverted residual block对比: Residual blok :先采用1 x 1的卷积核来对特征矩阵进行压缩,减少输入特征矩阵的channel,再通过3 x 3的卷积核进行特征处理,再采用1 x 1的卷积核来扩充channel维

    2024年02月01日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包