An evaluation of recent variants of generative adversarial networks by PyTorch
- Python 3
- PyTorch
- TensorboardX
pip3 install -r requirements.txt
tensorboard --logdir=out/
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train.py --mode dcgan --data celeba --d_iters 1 --g_iters 2 --gpu --ttur
WGAN
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train.py --mode wgan --data celeba --d_iters 5 --g_iters 1 --gpu --ttur
LSGAN
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train.py --mode lsgan --data celeba --d_iters 1 --g_iters 1 --gpu --ttur
WGAN-GP
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train.py --mode wgan-gp --data celeba --d_iters 5 --g_iters 1 --gpu --ttur
LSGAN-GP
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train.py --mode lsgan-gp --data celeba --d_iters 1 --g_iters 1 --gpu --ttur
DRAGAN
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train.py --mode dragan --data celeba --d_iters 1 --g_iters 1 --gpu --ttur
GAN-QP-L1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train.py --mode gan-qp-l1 --data celeba --d_iters 2 --g_iters 1 --gpu --ttur
GAN-QP-L2
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 train.py --mode gan-qp-l2 --data celeba --d_iters 2 --g_iters 1 --gpu --ttur
./exp.sh [GPU_ID] [MODE] [DATA] [TTUR]