art-DCGAN 开源项目使用教程

art-DCGAN 开源项目使用教程

art-DCGAN Modified implementation of DCGAN focused on generative art. Includes pre-trained models for landscapes, nude-portraits, and others. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/art-DCGAN

1. 项目目录结构及介绍

art-DCGAN项目的目录结构如下：

art-DCGAN/
├── checkpoints/             # 存储训练过程中的检查点文件
├── data/                    # 存储数据集
├── images/                  # 存储生成的图像
├── utils/                   # 存储辅助脚本
│   ├── genre-scraper.py      # 从Wikiart网站抓取图像的脚本
│   ├── gpu2cpu.lua           # 将GPU训练的模型转换为CPU可用的模型
│   └── keepempty.sh          # 保持checkpoints文件夹不过于拥挤的脚本
├── .gitignore               # 指定git忽略的文件
├── INSTALL.md               # 安装指南
├── LICENSE.md               # 许可证信息
├── README.md                # 项目说明文件
└── main.lua                 # 项目的主要执行脚本

• checkpoints/：存储训练过程中生成的检查点文件，用于模型的保存和恢复。
• data/：存储用于训练的数据集。
• images/：存储生成的图像。
• utils/：包含一些辅助脚本，如数据抓取、模型转换等。
• .gitignore：指定Git在版本控制时应忽略的文件。
• INSTALL.md：提供安装项目所需的依赖和环境。
• LICENSE.md：项目的开源许可证。
• README.md：项目的详细介绍。
• main.lua：项目的主脚本，用于启动训练过程。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是main.lua。这个脚本负责初始化训练过程，包括设置数据集路径、网络参数、训练参数等。以下是main.lua的一些基本用法：

-- 假设数据集目录为"data/genre"，其中genre为数据集的名称
DATA_ROOT = "data/genre"
dataset = "folder"
ndf = 50          -- 判别器第一层的滤波器数量
ngf = 150         -- 生成器第一层的滤波器数量
name = "experiment1"  -- 实验名称，用于区分不同的训练过程

-- 启动训练
th main.lua

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行，也可以在main.lua中直接修改默认值。以下是一些常用的配置项：

• DATA_ROOT：数据集的根目录。
• dataset：数据集的类型，通常为"folder"。
• ndf：判别器第一层的滤波器数量。
• ngf：生成器第一层的滤波器数量。
• batchSize：批量大小，影响内存使用和训练速度。
• noise：噪声类型，可选"normal"或"uniform"。
• nz：噪声维度。
• nThreads：数据加载线程数。
• gpu：使用的GPU编号。
• name：实验名称，用于命名检查点文件。

配置这些参数后，可以通过命令行启动训练过程，例如：

th main.lua DATA_ROOT=data/genre dataset=folder ndf=50 ngf=150 name=experiment1

确保在启动训练前已经安装了所有必要的依赖，并正确配置了环境。

art-DCGAN Modified implementation of DCGAN focused on generative art. Includes pre-trained models for landscapes, nude-portraits, and others. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/art-DCGAN