IPCGANs在colab上复现（test）

影兮

已于 2022-05-09 21:16:18 修改

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分类专栏： TensorFlow python colab项目复现文章标签： tensorflow python 深度学习

于 2022-05-09 21:14:53 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43827144/article/details/124674418

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该博客介绍了如何运用Identity-Preserved Conditional Generative Adversarial Networks (IP-GAN) 进行人脸老化。首先，从Google Drive克隆代码库，然后设置TensorFlow为1.x版本。接着，下载预训练模型并将其放入指定文件夹。在运行测试代码时，可能遇到语法、路径、文件找不到和缺少imsave函数等问题，通过修改print语句、调整图片路径、更改load_imgs函数和用imageio.imwrite替换imsave来解决。完成这些步骤后，能够成功运行代码并生成老化效果的人脸图片。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Face Aging with Identity-Preserved Conditional Generative Adversarial Networks

官方代码：https://github.com/dawei6875797/Face-Aging-with-Identity-Preserved-Conditional-Generative-Adversarial-Networks

操作步骤：

链接云盘，将代码克隆下来

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
%cd /content/drive/My Drive/
!git clone https://github.com/dawei6875797/Face-Aging-with-Identity-Preserved-Conditional-Generative-Adversarial-Networks.git
%cd Face-Aging-with-Identity-Preserved-Conditional-Generative-Adversarial-Networks

设置TensorFlow版本，若之前设置过则跳过
%tensorflow_version 1.x
下载训练好的人脸老化模型
进入项目目录，建立checkpoints/0_conv5_lsgan_transfer_g75_0.5f-4_a30文件夹，将解压后的人脸老化模型放入
输入运行代码!python test.py

运行成功后
在这里插入图片描述

项目中会出现下面的文件夹和图片
在这里插入图片描述

遇到的问题

语法错误

解决方法：
在test.py 第108，139和145行将print后的变量加()

路径错误

解决方法：
在tools/data_generator.py中更改图片路径

文件找不到错误

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/new_disk2/wangzw/tangxu/age_data/train_data/train_age_group_0.txt'

解决方法：
在test.py 第96和101行将load_test_imgs改为load_imgs
参考自：https://github.com/dawei6875797/Face-Aging-with-Identity-Preserved-Conditional-Generative-Adversarial-Networks/issues/10

没有imsave属性错误

AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imsave'

解决方法：
在tools/utils.py第47行，将scipy.misc.imsave改为imageio.imwrite，并引入imageio包

import imageio
def imsave(images, size, path):
    return imageio.imwrite(path, merge(images, size))