DeformingAutoencoders-pytorch 项目教程

DeformingAutoencoders-pytorch 项目教程

DeformingAutoencoders-pytorchPytorch code for DAE and IntrinsicDAE项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeformingAutoencoders-pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

DeformingAutoencoders-pytorch/
├── DAEDataLoader.py
├── DAENet.py
├── DAENet_InstanceNorm.py
├── LICENSE
├── README.md
├── train_DAE_CelebA.py
├── train_InstinsicDAE_CelebA.py
└── ...

• DAEDataLoader.py: 数据加载器，用于加载训练数据。
• DAENet.py: 定义了Deforming Autoencoders的网络结构。
• DAENet_InstanceNorm.py: 使用Instance Normalization的网络结构，用于解决数据批次偏差问题。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• train_DAE_CelebA.py: 用于训练Deforming Autoencoders的启动文件。
• train_InstinsicDAE_CelebA.py: 用于训练Intrinsic Deforming Autoencoders的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

train_DAE_CelebA.py

该文件是用于训练Deforming Autoencoders的主要启动文件。使用方法如下：

python train_DAE_CelebA.py --dirDataroot=[path_to_root_of_training_data] --dirCheckpoints=[path_to_checkpoints]

• --dirDataroot: 训练数据的根目录路径。
• --dirCheckpoints: 保存检查点的目录路径。

train_InstinsicDAE_CelebA.py

该文件是用于训练Intrinsic Deforming Autoencoders的主要启动文件。使用方法与train_DAE_CelebA.py类似，具体参数可以参考项目文档。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数进行配置。例如：

• --dirDataroot: 指定训练数据的根目录。
• --dirCheckpoints: 指定检查点的保存目录。

这些参数可以在启动文件中进行设置，以满足不同的训练需求。

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以上是关于DeformingAutoencoders-pytorch项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份文档能帮助你更好地理解和使用该项目。

DeformingAutoencoders-pytorchPytorch code for DAE and IntrinsicDAE项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeformingAutoencoders-pytorch