开源项目 `domain-transfer-network` 使用教程

开源项目 domain-transfer-network 使用教程

domain-transfer-networkTensorFlow Implementation of Unsupervised Cross-Domain Image Generation 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/do/domain-transfer-network

1. 项目的目录结构及介绍

domain-transfer-network/
├── main.py
├── solver.py
├── model.py
├── data_loader.py
├── utils.py
├── config.py
├── README.md
└── requirements.txt

• main.py: 项目的启动文件，负责调用其他模块进行训练、评估等操作。
• solver.py: 包含训练和评估的具体实现。
• model.py: 定义了模型的结构。
• data_loader.py: 负责数据的加载和预处理。
• utils.py: 包含一些辅助函数。
• config.py: 配置文件，包含项目的各种参数设置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，主要负责根据不同的模式（pretrain、train、eval）调用相应的函数。以下是 main.py 的主要内容：

import tensorflow as tf
from solver import Solver

if __name__ == '__main__':
    if FLAGS.mode == 'pretrain':
        solver.pretrain()
    elif FLAGS.mode == 'train':
        solver.train()
    else:
        solver.eval()

• pretrain: 预训练模式，用于训练模型G和D。
• train: 训练模式，用于将SVHN数据集转换为MNIST数据集。
• eval: 评估模式，用于评估模型的性能。

3. 项目的配置文件介绍

config.py 是项目的配置文件，包含了项目的各种参数设置。以下是 config.py 的部分内容：

class Config:
    def __init__(self):
        self.batch_size = 64
        self.num_epochs = 200
        self.learning_rate = 0.0002
        self.beta1 = 0.5
        self.beta2 = 0.999
        self.sample_save_path = 'samples/'
        self.model_save_path = 'models/'
        self.log_path = 'logs/'

• batch_size: 批处理大小。
• num_epochs: 训练的轮数。
• learning_rate: 学习率。
• beta1 和 beta2: Adam优化器的参数。
• sample_save_path: 样本保存路径。
• model_save_path: 模型保存路径。
• log_path: 日志保存路径。

以上是 domain-transfer-network 项目的基本使用教程，希望对您有所帮助。

domain-transfer-networkTensorFlow Implementation of Unsupervised Cross-Domain Image Generation 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/do/domain-transfer-network