SemanticGAN 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

SemanticGAN 项目的目录结构如下：

semanticGAN_code/
├── dataloader/
├── figs/
├── models/
├── semanticGAN/
├── utils/
├── LICENSE
├── LICENSE-LPIPS
├── LICENSE-Stylegan2
├── README.md
├── giistr-cla.md
├── requirements.txt

目录介绍：

• dataloader/: 包含数据加载相关的代码文件。
• figs/: 存放项目中使用的图像文件。
• models/: 包含模型的定义和实现代码。
• semanticGAN/: 核心代码目录，包含训练和推理的脚本。
• utils/: 包含项目中使用的各种工具函数和辅助代码。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• LICENSE-LPIPS: LPIPS 许可证文件。
• LICENSE-Stylegan2: Stylegan2 许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• giistr-cla.md: 与 GitHub 相关的 CLA（贡献者许可协议）文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件位于 semanticGAN/train_seg_gan.py。该文件是训练 SemanticGAN 模型的主要脚本。

启动文件介绍：

• train_seg_gan.py: 该脚本负责初始化模型、加载数据、定义训练过程并启动训练。用户可以通过命令行参数配置训练过程的各项参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要通过命令行参数进行配置。用户可以在启动 train_seg_gan.py 时，通过命令行传递参数来配置训练过程。

常用配置参数：

• --data_dir: 数据集的存储路径。
• --batch_size: 训练时的批量大小。
• --learning_rate: 学习率。
• --num_epochs: 训练的总轮数。
• --output_dir: 训练结果的输出路径。

示例命令：

python semanticGAN/train_seg_gan.py --data_dir=/path/to/dataset --batch_size=16 --learning_rate=0.001 --num_epochs=100 --output_dir=/path/to/output

通过上述命令，用户可以自定义训练过程中的各项参数，以适应不同的训练需求。