(DeepLearning) pytorch CycleGAN and pix2pix

pytorch CycleGAN and pix2pixを動かしてみる。 (Ubuntu+CUDA8)

導入

conda install -c conda-forge dominate
conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith
conda install -c conda-forge dominate
git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
cd pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

torchvisionが古いらしい。2回アンインストールでとどめを刺してる。(元ネタ)

pip uninstall -y torchvision
pip uninstall -y torchvision # yes run the command again
pip install https://github.com/pytorch/vision/archive/master.zip

visdomを入れる

pip install visdom

CycleGAN

データセットを持ってくる。かなりデカい。

bash ./datasets/download_cyclegan_dataset.sh maps

train開始

python train.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_cyclegan --model cycle_gan

で、エラーがドバドバ出るが慌てずに別ウィンドウで

python -m visdom.server

でサーバーを起動し、http://localhost:8097/に接続すると、学習の様子が見られる。

mapsでの例

datasetをhorse2zebraにすると例の馬がしまうまに変わるのも試せる

epochが少ないころはあちこち間違えてグロくなる

200 epochの後。

pix2pix

データセットのダウンロード

bash ./datasets/download_pix2pix_dataset.sh facades

train開始前にvisdom.serverを動かしておいた方がエラーも出ない

python -m visdom.server

別ウィンドウでtrain開始

python train.py --dataroot ./datasets/facades --name facades_pix2pix --model pix2pix --which_model_netG unet_256 --which_direction BtoA --lambda_A 100 --dataset_mode aligned --use_dropout --no_lsgan

同じくhttp://localhost:8097/に接続すると、学習の様子が見られる。