WGAN的使用

0.算法主要原理

1.安装所需要的包

命令：pip install -r requirements.txt

2.使用命令进行训练

命令：python main.py funcation --参数＝值

3.可选参数设置选择

data_path = "data/"　#　加载数据的位置
virs = "runs" # tensorboard数据保存位置
clip_value = 0.01  # 权重裁剪边界
num_workers = 4  # 多线程
img_size = 96  # 剪切图片的大小
batch_size = 512
max_epoch = 100000
lr1 = 0.01  # 生成器
lr2 = 0.01  # 判别器
gpu = True
nz = 100  # 噪声维度
ngf = 64  # 生成器的feature map 数
ndf = 64  # 判别器的feature map 数

save_path = 'Imgs/'  # 生成图片的保存路径
d_every = 1  # 每一个batch 训练一次判别器
g_every = 5  # 每5个batch训练一次生成模型
save_every = 200  # 每200次保存一次模型
netd_path = None
netg_path = None

gen_img = "result.png"
gen_num = 64  #生成图片的数量

4.打印帮助信息

usage:python file.py <function> [--args = value]
<function> := train | generate_images | help_info
example:
python main.py train 
python main.py generate_images
python main.py help_info

5.CSDN博客

WGAN