PorousMediaGAN项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

PorousMediaGAN项目是一个使用生成对抗网络（GAN）重构三维多孔介质的开源项目。项目目录结构如下：

• analysis/：包含用于分析训练后样本的Jupyter笔记本。
• checkpoints/：保存训练过程中的模型检查点文件。
• code/：存放项目的代码，包括数据预处理、模型训练和图像生成等脚本。
• data/：包含用于训练的数据集。
• misc/：包含一些杂项文件，如报告和额外的脚本。
• paper/：包含项目相关的论文材料。
• .gitignore：指定Git忽略的文件和目录。
• LICENSE：项目的MIT许可证文件。
• README.md：项目的自述文件，包含项目描述和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过code/目录下的Python脚本实现的。以下是一些主要的启动文件：

• create_training_images.py：用于从原始CT图像数据生成训练图像数据集的脚本。
• main.py：GAN模型训练的主要脚本。
• generator.py：用于生成重构图像的脚本，需要指定预训练模型和其他参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置主要是通过命令行参数进行的，但也有部分配置可以通过修改Python脚本中的参数来实现。以下是一些关键的配置：

• 训练图像数据集的生成配置：在create_training_images.py中，可以通过--image、--name、--edgelength和--stride等参数来配置数据集的生成。
• GAN模型训练配置：在main.py中，可以通过--dataset、--dataroot、--imageSize、--batchSize、--ngf、--ndf、--nz、--niter、--lr、--workers、--ngpu和--cuda等参数来配置训练过程。
• 图像生成配置：在generator.py中，可以通过--seed、--imageSize、--ngf、--ndf、--nz、--netG、--experiment、--imsize、--cuda和--ngpu等参数来配置图像生成过程。

请注意，具体的配置参数和方法应参考项目自述文件（README.md）和各个脚本的内部文档。在开始训练或生成图像之前，确保已经正确配置了所有必要的参数。