matlab代码sqrt-the-doors-big-gan:大甘门

时间:2024-06-12 15:55:24
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文件名称:matlab代码sqrt-the-doors-big-gan:大甘门

文件大小:2.4MB

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更新时间:2024-06-12 15:55:24

系统开源

Matlab代码sqrt BigGAN-PyTorch 作者的官方非官方PyTorch BigGAN实现。 此仓库包含来自Andrew Brock,Jeff Donahue和Karen Simonyan的BigGAN 4-8 GPU训练的代码。 这段代码是由Andy Brock和Alex Andonian编写的。 如何使用此代码 你会需要: ,版本1.0.1 tqdm,numpy,scipy和h5py ImageNet培训集 首先,您可以选择为目标数据集准备经过预处理的HDF5版本,以实现更快的I / O。 遵循此步骤(或不执行此操作),您将需要计算FID所需的Inception时刻。 这些都可以通过修改和运行来完成 sh scripts/utils/prepare_data.sh 默认情况下,这假定您的ImageNet训练集已下载到此目录中的根文件夹data中,并将以128x128像素分辨率准备缓存的HDF5。 在scripts文件夹中,有多个bash脚本,它们将训练具有不同批处理大小的BigGAN。 此代码假定您无权访问完整的TPU吊舱,并因此通过使用梯度累积(对多个迷你批次的平均


【文件预览】:
the-doors-big-gan-master
----sample.py(8KB)
----logs()
--------metalog.txt(4KB)
--------process_training.m(3KB)
--------compare_IS.m(2KB)
--------process_inception_log.m(445B)
--------BigGAN_ch96_bs256x8.jsonl(9KB)
----calculate_inception_moments.py(3KB)
----train.py(9KB)
----imgs()
--------IS_FID.png(36KB)
--------interp_sample.jpg(790KB)
--------DogBall.png(723KB)
--------header_image.jpg(139KB)
--------G Singular Values.png(231KB)
--------D Singular Values.png(228KB)
--------DeepSamples.png(160KB)
--------Losses.png(108KB)
----clean_dataset.py(389B)
----TFHub()
--------biggan_v1.py(12KB)
--------README.md(670B)
--------converter.py(17KB)
----inception_utils.py(12KB)
----BigGAN.py(19KB)
----animal_hash.py(32KB)
----sync_batchnorm()
--------batchnorm_reimpl.py(2KB)
--------comm.py(4KB)
--------__init__.py(449B)
--------replicate.py(3KB)
--------unittest.py(746B)
--------batchnorm.py(15KB)
----scripts()
--------utils()
--------launch_BigGAN_deep.sh(671B)
--------sample_doors.sh(538B)
--------launch_BigGAN_bs512x4.sh(640B)
--------launch_SAGAN_bs128x2_ema.sh(535B)
--------launch_BigGAN_ch64_bs256x8.sh(638B)
--------sample_cifar_ema.sh(426B)
--------sample_BigGAN_bs256x8.sh(936B)
--------launch_BigGAN_bs256x8.sh(640B)
--------launch_cifar_ema.sh(406B)
--------launch_SNGAN.sh(507B)
----utils.py(52KB)
----datasets.py(12KB)
----BigGANdeep.py(22KB)
----make_hdf5.py(5KB)
----LICENSE(1KB)
----losses.py(821B)
----README.md(12KB)
----layers.py(17KB)
----.gitignore(1B)
----train_fns.py(8KB)
----inception_tf13.py(5KB)

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