pix2pix-tensorflow搭建及其使用
pix2pix-tensorflow搭建过程
对抗神经网络
1. 环境搭建
参考:https://www.cnblogs.com/pprp/p/9463974.html
官方详细介绍:https://affinelayer.com/pix2pix/
这篇博客中详细介绍了如何搭建tensorflow环境
2. 环境说明
- 基于tensorflow1.4.1
- 建议采用 Tensorflow-gpu + cuDNN
3. 开始搭建
# clone this repo
git clone https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow.git
cd pix2pix-tensorflow
# download the CMP Facades dataset (generated from http://cmp.felk.cvut.cz/~tylecr1/facade/) 下载数据集
python tools/download-dataset.py facades
# 训练数据
python pix2pix.py \
--mode train \ # 设置mode为训练模式
--output_dir facades_train \ # 输出地址
--max_epochs 200 \ # 最大神经元熟练
--input_dir facades/train \ # 输入训练集所在地址
--which_direction BtoA # 方向
# 测试模型
python pix2pix.py \
--mode test \ #设置测试模式
--output_dir facades_test \ # 输出地址
--input_dir facades/val \ # 输入地址
--checkpoint facades_train # 检查点保存
4. 训练结果说明
测试结果:
facades_train
├── checkpoint
├── events.out.tfevents.1534087226.learner-pc
├── events.out.tfevents.1534126535.learner-pc
├── graph.pbtxt
├── model-80000.data-00000-of-00001
├── model-80000.index
├── model-80000.meta
└── options.json
其中facades_train记录的是检查点checkpoint
facades_test
├── events.out.tfevents.1534229330.learner-pc
├── graph.pbtxt
├── images
│ ├── 1-inputs.png ....
│ └── 1-targets.png ....
├── index.html
└── options.json
其中facades_test记录的是训练的结果,可以打开index.html进行查看具体的内容
5. 数据集
5.1 图片格式说明
你需要制作图片A,B,然后合成一张图片,作为一个训练图片。
其他数据集请见https://github.com/pprp/pix2pix-tensorflow
5.2 创建自己的数据集
示意图:
# Resize source images, 如上图,进行resize
python tools/process.py \
--input_dir photos/original \
--operation resize \
--output_dir photos/resized
# Create images with blank centers # 如上图,创建空白
python tools/process.py \
--input_dir photos/resized \
--operation blank \
--output_dir photos/blank
# Combine resized images with blanked images # 结合两张图片
python tools/process.py \
--input_dir photos/resized \
--b_dir photos/blank \
--operation combine \
--output_dir photos/combined
# Split into train/val set # 将图片进行分配
python tools/split.py \
--dir photos/combined
5.3 从先用图片创建图像对
如果您有两个目录,a
并且b
具有相应的图像(相同的名称,相同的尺寸,不同的数据),您可以将它们与process.py
:
python tools/process.py \
--input_dir a \
--b_dir b \
--operation combine \
--output_dir c
这使得图像成为pix2pix.py
期望的并排组合图像。
5.4 如何进行着色
对于着色,理想情况下,您的图像应具有相同的宽高比。您可以使用resize命令调整大小并裁剪它们:
python tools/process.py \
--input_dir photos/original \
--operation resize \
--output_dir photos/resized
不需要其他处理,着色模式(参见下面的训练部分)使用单个图像而不是图像对。
6. 训练
6.1 图片对
由于图片是成对的,你可以决定图片的方向是AtoB
or BtoA
以maps数据集为例:
python pix2pix.py \
--mode train \
--output_dir maps_train \
--max_epochs 200 \
--input_dir maps/train \
--which_direction BtoA
6.2 上色
pix2pix.py
包括使用单个图像而不是成对处理着色的特殊代码,使用如下所示:
python pix2pix.py \ --mode
train \
--output_dir photos_train \
--max_epochs 200 \
--input_dir photos / train \
--lab_colorization
在该模式中,图像A是黑白图像(仅亮度),图像B包含该图像的颜色通道(没有亮度信息)。
提示
您可以使用tensorboard查看损失和计算图:
tensorboard --logdir = facades_train
如果您希望在网络培训时编写正在进行的图片,请使用--display_freq 50
。这将facades_train/index.html
使用当前的训练输入和输出更新每50个步骤。
7. 测试
测试完成--mode test
。您应该指定要使用的检查点--checkpoint
,这应该指向output_dir
您之前创建的--mode train
以maps数据集为例:
python pix2pix.py \
--mode test \
--output_dir maps_test \
--input_dir maps/val \
checkpoint maps_train
测试模式将从提供的检查点加载一些配置选项,因此您无需指定which_direction
实例。
测试运行将输出一个HTML文件facades_test/index.html
,显示输入/输出/目标图像集
8. Code Validation
Validation of the code was performed on a Linux machine with a ~1.3 TFLOPS Nvidia GTX 750 Ti GPU and an Azure NC6 instance with a K80 GPU.
git clone https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow.git
cd pix2pix-tensorflow
python tools/download-dataset.py facades
sudo nvidia-docker run \
--volume $PWD:/prj \
--workdir /prj \
--env PYTHONUNBUFFERED=x \
affinelayer/pix2pix-tensorflow \
python pix2pix.py \
--mode train \
--output_dir facades_train \
--max_epochs 200 \
--input_dir facades/train \
--which_direction BtoA
sudo nvidia-docker run \
--volume $PWD:/prj \
--workdir /prj \
--env PYTHONUNBUFFERED=x \
affinelayer/pix2pix-tensorflow \
python pix2pix.py \
--mode test \
--output_dir facades_test \
--input_dir facades/val \
--checkpoint facades_train
nvidia-docker可以参看之前的文章进行安装
9. 参考文献
主要是官方给出的说明:references
pix2pix-tensorflow搭建及其使用的更多相关文章
- (转)一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络
一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day ...
- [DL学习笔记]从人工神经网络到卷积神经网络_3_使用tensorflow搭建CNN来分类not_MNIST数据(有一些问题)
3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道 ...
- 用Tensorflow搭建神经网络的一般步骤
用Tensorflow搭建神经网络的一般步骤如下: ① 导入模块 ② 创建模型变量和占位符 ③ 建立模型 ④ 定义loss函数 ⑤ 定义优化器(optimizer), 使 loss 达到最小 ⑥ 引入 ...
- 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络
http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码 ...
- 使用Tensorflow搭建回归预测模型之一:环境安装
方法1:快速包安装 一.安装Anaconda 1.官网地址:https://www.anaconda.com/distribution/,选择其中一个版本下载即可,最好安装3.7版本,因为2.7版本2 ...
- 使用Tensorflow搭建回归预测模型之二:数据准备与预处理
前言: 在前一篇中,已经搭建好了Tensorflow环境,本文将介绍如何准备数据与预处理数据. 正文: 在机器学习中,数据是非常关键的一个环节,在模型训练前对数据进行准备也预处理是非常必要的. 一.数 ...
- 用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识
用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑.一个简单的RNN如 ...
- 用TensorFlow搭建一个万能的神经网络框架(持续更新)
我一直觉得TensorFlow的深度神经网络代码非常困难且繁琐,对TensorFlow搭建模型也十分困惑,所以我近期阅读了大量的神经网络代码,终于找到了搭建神经网络的规律,各位要是觉得我的文章对你有帮 ...
- 使用tensorflow搭建自己的验证码识别系统
目录 准备验证码数据 保存为tfrecords文件 验证码训练 学习tensorflow有一段时间了,想做点东西来练一下手.为了更有意思点,下面将搭建一个简单的验证码识别系统. 准备验证码数据 下面将 ...
- Tensorflow搭建卷积神经网络识别手写英语字母
更新记录: 2018年2月5日 初始文章版本 近几天需要进行英语手写体识别,查阅了很多资料,但是大多数资料都是针对MNIST数据集的,并且主要识别手写数字.为了满足实际的英文手写识别需求,需要从训练集 ...
随机推荐
- Ubuntu adb devices :???????????? no permissions (verify udev rules) 解决方法
Ubuntu adb devices :???????????? no permissions (verify udev rules) 解决方法http://www.cnblogs.com/cat-l ...
- Python的函数名作为参数传入调用以及map、reduce、filter
零.python的lambda函数: #lambda function func = lambda x : x+1 #这里是一个匿名函数,x是参数,x+1是对参数的操作 func(1)= 2 多个参数 ...
- Windows Phone 几种弹出框提示方式
首先,我们需要在网络上下载一个Coding4Fun 然后,引用 using Coding4Fun.Phone.Controls.Toolkit; using Codin ...
- 【node】----mocha单元测试框架-----【巷子】
1.mocha简介 单元测试是用来对一个模块.一个函数.或者一个类来进行正确性的检测工作 特点: 既可以测试简单的JavaScript函数,又可以测试异步代码, 可以 ...
- Tomcat 400错误 问题集锦
1.前后台参数类型不一致 上图错误提示就是客户端发送的请求不能找到你的具体的页面或者地址,这是Spring MVC抛出的错误,这样我们就要进行参数的检查,一定是JSP提交的参数和Controller里 ...
- EasyUI之Layout布局和Tabs页签的使用
1.JQuery EasyUI之LayOut布局 EasyUI是一款基于JQuery开发的前端框架,它集成很多漂亮的样式和相应的功能,大大方便了我们对前端开发的难度.对于web项目而言,主页面的一定是 ...
- Mixed Content: The page at 'https://a.t.com/login' was loaded over HTTPS, but requested an insecure stylesheet 非全站https
Mixed Content: The page at 'https://a.t.com/login' was loaded over HTTPS, but requested an insecure ...
- SUBSTRING_INDEX()
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/string-functions.html#function_substring-index ) DEFAULT 'fru ...
- Magento 2 初探
进入公司有一小段时间了,虽然自己之前一直从事前端工作,但是基本工作就是做一些国内电商网站的前端工作.在刚进入这家公司时,自己对 magento2 一无所知,尽管上班前看过老大发给我的一些文档资料,但是 ...
- QQ-AR助人教版小学英语“动”起来
日前,人教数字出版公司与腾讯QQ达成合作,将以小学英语3-6年级8本课本为合作试点,共同推出全国首个可AR识别的课本,在QQ-AR的帮助下,课本也能“动”起来,更加生动立体地展现在孩子眼前,让学习变得 ...