文件名称：cDC-GAN-pytorch
文件大小：2.27MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-28 15:46:37
JupyterNotebook
使用pytorch和celebA数据集进行有条件的DCGAN实现 参考 纸： 深度卷积生成对抗网络无监督表示学习 条件生成对抗网络 Pytorch DCGAN示例： CelebA数据集： ://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 我们将使用img_align_celeba数据集。 用法 python GAN.py --dataset_dir ='数据集目录'--result_dir ='结果目录' 示例：python GAN.py --dataset_dir =。/ celeba --result_dir =。/ celeba_result 数据集示例 ./celeba/celeba/000000.jpg ./celeba/celeba/000001.jpg ... 结果
【文件预览】：
cDC-GAN-pytorch-master
----ImageFeatureFolder.py(688B)
----GAN.py(5KB)
----list_attr_celeba.txt(25.29MB)
----LICENSE(1KB)
----result_sample()
--------01_default_cdcgan_20epoch.png(255KB)
----GAN.ipynb(8KB)
----.gitignore(1KB)
----README.md(854B)
----.gitattributes(66B)