【代码复现系列】paper:CycleGAN and pix2pix in PyTorch

2024-01-09 06:20:41

或许有冗余步骤、之后再优化。

1.桌面右键-git bash-输入命令如下【git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix】

2.打开anaconda的prompt,cd到pytorch-CycleGAN-and-pix2pix路径

3.在prompt里输入【conda env create -f environment.yml】配置虚拟环境及相应的包

4.在prompt里输入【conda activate pytorch-CycleGAN-and-pix2pix】激活虚拟环境

5.下载数据集。在github中说:

bash是linux命令,在win中,直接打开刚才下载的pytorch-CycleGAN-and-pix2pix文件夹找到datasets然后找到download_pix2pix_dataset.sh文件,记事本打开,找到url

打开http://efrosgans.eecs.berkeley.edu/pix2pix/datasets/

找到facades数据集下载

解压到pytorch-CycleGAN-and-pix2pix文件夹的datasets文件夹下

6.回到刚才的prompt,输入【pip install visdom】然后输入【python -m visdom.server】以便后续可视化运行结果

  • To view training results and loss plots, run?python -m visdom.server?and click the URL?http://localhost:8097.

7.打开pycharm,左上角open,找到下载的pytorch-CycleGAN-and-pix2pix,然后open

8.右下角interpreter设置,调成虚拟环境:

9.点开pycharm左下角terminal,输入【python test.py --dataroot ./datasets/facades --name facades_pix2pix --model pix2pix --direction BtoA】

即可跑代码

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_42396719/article/details/135469860
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