GitHub - Cod DmitryUlyanovAGE pentru hârtie; Rețele generatoare-codificatoare adversare

Utilizați scriptul age.py pentru a instrui un model. Iată cei mai importanți parametri:

--set de date: unul dintre [celeba, cifar10, imagenet, svhn, mnist]
--dataroot: pentru seturile de date incluse în torchvision este un director în care totul va fi descărcat; pentru imagenet, celeba seturi de date este o cale către un director cu folderele train și val în interior.
--marimea imaginii:
--save_dir: cale către un folder, unde vor fi stocate punctele de control
--nz: dimensionalitatea spațiului latent
-- batch_size: dimensiunea lotului. Implicit 64.
--netG: fișier .py cu definiție generator. Căutat în directorul de modele
--netE: fișier .py cu definiție generator. Căutat în directorul de modele
--netG_chp: cale către un punct de control al generatorului din care să se încarce
--netE_chp: cale către un punct de control al codificatorului din care să se încarce
--nepoch: numărul de epocă de rulat
--start_epoch: numărul de epocă din care începe. Util pentru reglarea fină.
--e_updates: Plan de actualizare pentru codificator.; KL_fake:, KL_real:, match_z:, match_x: .
--g_updates: Plan de actualizare pentru generator.; KL_fake:, match_z:, match_x: .

Și argumente greșite:

--muncitori: numărul muncitorilor de încărcare.
--ngf: controlează numărul de canale din generator
--ndf: controlează numărul de canale din codificator
--beta1: parametru pentru optimizatorul ADAM
--cpu: nu utilizați GPU
--criteriu: Parametric param sau non-parametric nonparam mod de a calcula KL. Parametric se potrivește Gaussian în date, non-parametric se bazează pe vecinii cei mai apropiați. Implicit: param .
--KL: Ce KL să calculeze: qp sau pq. Valoarea implicită este qp .
--zgomot: sferă pentru uniformă pe sferă sau gaussiană. Sferă implicită .
--match_z: pierdere de utilizat ca pierdere de reconstrucție în spațiul latent. L1 | L2 | cos. Cos implicit .
--match_x: pierdere de utilizat ca pierdere de reconstrucție în spațiul de date. L1 | L2 | cos. Implicit L1 .
--drop_lr: în fiecare epocă drop_lr se renunță la o rată de învățare.
--save_every: controlează frecvența cu care sunt stocate rezultatele intermediare. Implicit 50 .
--semințe_manuale: sămânță aleatorie. Implicit 123 .