制作style transform数据集_transform模块自定义数据集-优快云博客

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文章描述了如何解压数据集，将其分为训练和测试集，并调整配置文件以适应数据路径。在训练风格转换器模型时遇到错误，通过删除特定代码行解决了问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

上传数据集，使用以下命令进行解压

tar zxvf bmw10_release.tgz

解压后文件夹如下

制作数据集

文件1-8用于训练，10-11用于测试

使用如下命令将文件1-8复制到cars_train中

cp /data1/ftp/apex/conda/dataset/bmw10_ims/{1,2,3,4,5,6,7,8}/. /data1/ftp/apex/conda/dataset/cars/cars_train/ -r

使用如下命令将文件10-11复制到cars_val中

cp /data1/ftp/apex/conda/dataset/bmw10_ims/{10,11}/. /data1/ftp/apex/conda/dataset/cars/cars_val/ -r

修改style-transformer/configs/paths_config.py 文件中数据的路径为当前数据集所在路径

/data1/ftp/apex/conda/dataset/cars/cars_train/ 
/data1/ftp/apex/conda/dataset/cars/cars_val/

进入代码所在文件夹

cd /data1/ftp/apex/conda/style-transformer/

激活环境

conda activate apex

运行

python scripts/train.py --dataset_type=cars_encode --exp_dir=results/train_style_transformer --batch_size=8 --test_batch_size=8 --val_interval=5000 --save_interval=10000

报错

删除coach_invert.py中第14行的w_norm，重新运行