ok,听别人的建议做的。
1、下载代码:
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
2、环境配置
3、数据
我的数据
人家数据
数据下载路径:http://efrosgans.eecs.berkeley.edu/pix2pix/datasets/
人家数据长上面这个样子,好吧,我们的数据也整成这样吧,代码如下:
import os import cv2 import numpy as np Adir = './trainA/' Bdir = './trainB/' ABdir = './datasets/eye/train/' num=0 for fi in os.listdir(Adir): im_A = cv2.imread(Adir+fi) # python2: cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR; python3: cv2.IMREAD_COLOR im_B = cv2.imread(Bdir+'0'+fi[1:]) # python2: cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR; python3: cv2.IMREAD_COLOR im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(ABdir+str(num)+'.jpg', im_AB) num = num + 1 print (num)
5、原始模型的训练(人家是啥样,我们就啥样,不做调整的)
a、模型计算量统计
b、代码我做了修改的地方
c、训练命令
python train.py --dataroot ./datasets/people --name facades_pix2pix --model pix2pix --continue_train --batch_size 50
d、训练心得
人家说用样本对的方法,训练样本最好处理成样本对,不然的话,训练真的是一言难尽。
如何把样本整理成样本对。参见我的另一篇博客https://www.cnblogs.com/wjjcjj/p/12574063.html
我就是这么做的。