GANotebooks 项目启动与配置教程

GANotebooks 项目启动与配置教程

GANotebooks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GANotebooks

1. 项目的目录结构及介绍

GANotebooks 项目是一个包含多种生成对抗网络（GAN）实现的开源项目。项目的目录结构如下：

• img/：存储项目生成的图片结果。
• .gitignore：定义 Git 忽略的文件和目录。
• CycleGAN-keras.ipynb：CycleGAN 使用 Keras 的实现。
• CycleGAN-lasagne-fber.ipynb：CycleGAN 使用 Lasagne 的实现，带有 fibber 结构。
• CycleGAN-lasagne.ipynb：CycleGAN 使用 Lasagne 的实现。
• LICENSE：项目使用的 MIT 许可证。
• README.md：项目的说明文件。
• audio2img.ipynb：将音频转换为图像的实验性 Notebook。
• dcgan-lasagne.ipynb：深度卷积生成对抗网络（DCGAN）使用 Lasagne 的实现。
• dragan-AC-lasagne.ipynb：DRAGAN 使用 Lasagne 的实现，带有辅助分类器。
• dragan-keras.ipynb：DRAGAN 使用 Keras 的实现。
• dragan-lasagne.ipynb：DRAGAN 使用 Lasagne 的实现。
• mnist-infogan-paper-uniform.ipynb：基于论文实现的 InfoGAN 在 MNIST 数据集上的 Lasagne 实现。
• mnist-infogan.ipynb：InfoGAN 在 MNIST 数据集上的 Lasagne 实现。
• pix2pix-keras.ipynb：Pix2Pix GAN 使用 Keras 的实现。
• pix2pix-lasagne.ipynb：Pix2Pix GAN 使用 Lasagne 的实现。
• pix2pix-tf.ipynb：Pix2Pix GAN 使用 TensorFlow 的实现。
• pix2pix-torch.ipynb：Pix2Pix GAN 使用 PyTorch 的实现。
• wgan-keras.ipynb：Wasserstein GAN 使用 Keras 的实现。
• wgan-lasagne.ipynb：Wasserstein GAN 使用 Lasagne 的实现。
• wgan-torch.ipynb：Wasserstein GAN 使用 PyTorch 的实现。
• wgan2-AC-lasagne.ipynb：改进的 Wasserstein GAN 使用 Lasagne 的实现，带有辅助分类器。
• wgan2-keras.ipynb：改进的 Wasserstein GAN 使用 Keras 的实现。
• wgan2-lasagne-anime.ipynb：改进的 Wasserstein GAN 在动漫面部图像上的 Lasagne 实现。
• wgan2-lasagne.ipynb：改进的 Wasserstein GAN 使用 Lasagne 的实现。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 Jupyter Notebook 文件进行的。每个 .ipynb 文件都是一个独立的笔记本，用户可以直接在 Jupyter 环境中打开它们。

• 打开终端或命令提示符。
• 启动 Jupyter Notebook：jupyter notebook
• 在浏览器中打开 Jupyter，导航到 GANotebooks 项目所在的目录。
• 双击任意 .ipynb 文件，即可开始执行相应的 GAN 实现和实验。

3. 项目的配置文件介绍

本项目主要依赖于 Jupyter Notebook 的环境配置，没有特定的配置文件。但是，为了能够顺利运行这些 Notebook，你需要确保以下环境设置：

• Python 3.x 环境。
• Jupyter Notebook 环境。
• 安装必要的 Python 库，如 numpy, matplotlib, keras, lasagne, pytorch 等，具体依赖可查看各 Notebook 的要求。

每个 Notebook 内部通常包含了环境设置和导入所需的库的代码块，确保在运行 Notebook 之前执行这些代码块以配置运行环境。

GANotebooks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GANotebooks