论文实现 AAAI-BowenP.4115 参考电子工业出版社的《深度学习框架PyTorch：入门与实践》配套代码写的

环境准备

• 本程序需要安装PyTorch
• 还需要通过pip install -r requirements.txt 安装其它依赖

数据准备

美学评价使用数据集AADB来训练。

transforms = tv.transforms.Compose([
        tv.transforms.Resize(opt.image_size),
        tv.transforms.CenterCrop(opt.image_size),
        tv.transforms.ToTensor(),
        tv.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
    ])

用法

如果想要使用visdom可视化，请先运行python2 -m visdom.server启动visdom服务 基本用法：

Usage： python main.py FUNCTION --key=value,--key2=value2 ..

• 训练

python main.py train --gpu --vis=False

• 生成图片

点此可下载预训练好的生成模型，如果想要下载预训练的判别模型，请点此

python main.py generate --nogpu --vis=False --netd-path=checkpoints/netd_109.pth --netg-path=checkpoints/netg_109.pth --gen-img=result.png --gen-num=64

• 单张测试

    python main.py singletest --nogpu --vis=False --netd-path=checkpoints/netd_2199.pth

-全测试集测试

   python main.py test --nogpu --vis=False --netd-path=checkpoints/netd_2199.pth    --gen-num=1 --batch_size=1

完整的选项及默认值

兼容性测试

train

• GPU
• [] CPU
• [] Python2
• Python3

test:

• GPU
• CPU
• [] Python2
• Python3