들어가기 앞서
마지막으로 배웠던 generation model 코드를 학습해봅니다.
과제
1. github에서 pytorch-GAN clone받기
해당 링크에서 초록색 버튼(code)클릭 후 Download ZIP 한 후
(또는 터미널 창에서 git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN.git),
다운받아지면 해당 파일 열기
(또는 cd PyTorch-GAN/ )
2. 가상환경 설치
PyTorch-GAN/ 폴더에 들어 온 상태에서
sudo pip3 install -r requirements.txt
로 가상환경을 설치합니다.
3. 코드 돌려보기
** 학습이 오래 걸리니까 시간이 많으시면 학습 될때까지 기다리셔도 되는데, 그것보다는 코드를 한번씩 뜯어보시는걸 추천드립니다.
1) GAN
Generative Adversarial Network
Run Example
$ cd implementations/gan/
$ python3 gan.py
2) Adversarial Autoencoder
Run Example
$ cd implementations/aae/
$ python3 aae.py
3) StarGAN
StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation
Run Example
$ cd implementations/stargan/
<follow steps at the top of stargan.py>
$ python3 stargan.py
돌려본 스크린샷을 찍어 wil에 함께 첨부해주시면 됩니다.
목표
•
gan, autoencoder code 구경하기
제출해야할 파일과 파일 경로
week9/
└── wil.md
JavaScript
복사
추가 명세
없습니다.
마감 기한
2024.11.27. 오후11시 59분
제출 방법
자신의 레포지토리에 weekn 폴더를 생성해 wil.md 파일을 제출합니다.
더 자세한 사항은 아래 링크를 참조해주세요.