mixed-GAN

It was my groups' final assignment of course deep learning, which mixed several exited GANs to create a GAN of our own. It was used on a shoes dataset to generate shoes images

run:

• down load dataset
• change config in config.py
• run

  python my_code.py

requirement:

• python >= 3.6
• pytorch >= 1.0

dataset download link

• baiduyun link: https://pan.baidu.com/s/1oxmfGmgAwPoxkY1R5Yk6_g

password: xeww

• 12 classes dataset in [data1], 5 classes dataset in [data2]
• network parameters

NOTE:

if you want to run on your own dataset, you should change

• my_dataset.py
• imsize and num_classes in config.py

if you want to evaluate on your self, my_tools.py can be referenced, it hasn't been debuged

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中文：

这是我们组在深度学习课程的期末大作业， 我们融合了几个现有的GAN模型，并把它用在一个鞋子的数据集上面，它可以生成各自各样的鞋子

运行：

配置文件在 config.py里，数据集下载后修改config.py里面的数据集路径和batchsize之类的配置 然后python my_code.py 就可以了

环境要求：

python 3.6以上 pytorch 1.0以上，若想在GPU上运行需要配置好pytorch的GPU版本

参数、12分类数据集【data1】、5分类数据集【data2】 下载

链接: https://pan.baidu.com/s/1oxmfGmgAwPoxkY1R5Yk6_g

提取码: xeww

NOTE:

若想在自己的数据集上运行，只需要修改my_dataset.py 即可， 对应imsize和分类数在config.py中修改 evaluate 可以参照my_tool.py