【亲测免费】 StyleGAN2-PyTorch 项目教程

目录结构及介绍

stylegan2-pytorch/
├── checkpoints/
├── datasets/
├── logs/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── discriminator.py
│   ├── generator.py
│   ├── loss.py
│   ├── networks.py
│   └── utils.py
├── scripts/
│   ├── prepare_data.py
│   └── train.py
├── tests/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
└── train.py

• checkpoints/: 存储训练过程中的模型检查点。
• datasets/: 存储训练数据集。
• logs/: 存储训练日志。
• models/: 包含模型定义文件。
  • __init__.py: 初始化模块。
  • discriminator.py: 判别器模型定义。
  • generator.py: 生成器模型定义。
  • loss.py: 损失函数定义。
  • networks.py: 网络结构定义。
  • utils.py: 工具函数。
• scripts/: 包含数据准备和训练脚本。
  • prepare_data.py: 数据准备脚本。
  • train.py: 训练脚本。
• tests/: 测试文件。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包。
• setup.py: 项目安装脚本。
• train.py: 主训练脚本。

项目的启动文件介绍

train.py 是项目的主启动文件，负责模型的训练过程。以下是该文件的主要功能：

• 加载配置参数。
• 初始化生成器和判别器。
• 定义损失函数和优化器。
• 加载数据集并进行训练。
• 定期保存模型检查点和日志。

项目的配置文件介绍

项目没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数或环境变量来配置训练过程。以下是一些常用的配置参数：

• --batch_size: 批处理大小。
• --lr: 学习率。
• --epochs: 训练轮数。
• --data_path: 数据集路径。
• --checkpoint_path: 检查点保存路径。
• --log_path: 日志保存路径。

通过这些参数，用户可以灵活地配置训练过程，以适应不同的需求和环境。