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matlab代码sqrt-BigOGAN-PyTorch:BigOGAN-PyTorch
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2021-05-23
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Matlab代码sqrt BigGAN-PyTorch 作者的官方非官方PyTorch BigGAN实现。 此仓库包含来自Andrew Brock,Jeff Donahue和Karen Simonyan的BigGAN 4-8 GPU训练的代码。 这段代码是由Andy Brock和Alex Andonian编写的。 如何使用此代码 你会需要: ,版本1.0.1 tqdm,numpy,scipy和h5py ImageNet培训集 首先,您可以选择为目标数据集准备经过预处理的HDF5版本,以实现更快的I / O。 遵循此步骤(或不执行此操作),您将需要计算FID所需的Inception时刻。 这些都可以通过修改和运行来完成 sh scripts/utils/prepare_data.sh 默认情况下,这假定您的ImageNet训练集已下载到此目录中的根文件夹data中,并将以128x128像素分辨率准备缓存的HDF5。 在scripts文件夹中,有多个bash脚本,它们将训练具有不同批处理大小的BigGAN。 此代码假定您无权访问完整的TPU吊舱,并因此通过使用梯度累积(对多个迷你批次的平均
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BigOGAN-PyTorch_-master.zip (51个子文件)
BigOGAN-PyTorch.-master
sample.py 8KB
logs
metalog.txt 4KB
process_training.m 3KB
compare_IS.m 2KB
process_inception_log.m 445B
BigGAN_ch96_bs256x8.jsonl 9KB
calculate_inception_moments.py 3KB
train.py 9KB
imgs
IS_FID.png 36KB
interp_sample.jpg 790KB
DogBall.png 723KB
header_image.jpg 139KB
G Singular Values.png 231KB
D Singular Values.png 228KB
DeepSamples.png 160KB
Losses.png 108KB
TFHub
biggan_v1.py 12KB
README.md 670B
converter.py 17KB
inception_utils.py 12KB
BigGAN.py 19KB
animal_hash.py 32KB
sync_batchnorm
batchnorm_reimpl.py 2KB
comm.py 4KB
__init__.py 449B
replicate.py 3KB
unittest.py 746B
batchnorm.py 15KB
scripts
utils
prepare_data.sh 155B
duplicate.sh 941B
launch_BigGAN_deep.sh 671B
launch_BigGAN_bs512x4.sh 640B
launch_SAGAN_bs128x2_ema.sh 535B
launch_BigGAN_ch64_bs256x8.sh 638B
sample_cifar_ema.sh 426B
sample_BigGAN_bs256x8.sh 936B
launch_BigGAN_bs256x8.sh 640B
launch_BigGAN_bs192x10.sh 644B
launch_cifar_ema.sh 406B
launch_SNGAN.sh 507B
utils.py 48KB
datasets.py 12KB
BigGANdeep.py 22KB
make_hdf5.py 5KB
LICENSE 1KB
losses.py 821B
README.md 12KB
layers.py 17KB
.gitignore 1B
train_fns.py 8KB
inception_tf13.py 5KB
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