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Torchgan

Pytorch를 기반으로 한 Gans의 쉽고 효율적인 교육을위한 프레임 워크

Torchgan은 생성 적대적 네트워크를 설계하고 개발하기위한 Pytorch 기반 프레임 워크입니다. 이 프레임 워크는 인기있는 GANS에 빌딩 블록을 제공하고 최첨단 연구를위한 사용자 정의를 허용하도록 설계되었습니다. Torchgan의 모듈 식 구조를 사용하면 허용됩니다

데이터 세트에서 인기있는 GAN 모델을 사용해보십시오.
새로운 손실 기능, 새로운 아키텍처 등을 전통적인 것과 함께 연결하십시오.
다양한 로깅 백엔드로 교육을 원활하게 시각화합니다.

시스템 / Pytorch 버전	1.8	1.9	야간
리눅스 py3.8
리눅스 py3.9
OSX PY3.8
OSX PY3.9
Windows PY3.9
Windows PY3.9

설치

PIP 사용 (안정적인 릴리스 용) :

  $ pip install torchgan

PIP 사용 (최신 마스터 용) :

  $ pip install git+https://github.com/torchgan/torchgan.git

출처 :

  $ git clone https://github.com/torchgan/torchgan.git
  $ cd torchgan
  $ python setup.py install

선적 서류 비치

문서는 여기에서 제공됩니다

이 패키지의 문서는 로컬로 생성 할 수 있습니다.

  $ git clone https://github.com/torchgan/torchgan.git
  $ cd torchgan/docs
  $ pip install -r requirements.txt
  $ make html

이제 build 디렉토리에서 해당 파일을 엽니 다.

튜토리얼

tutorials 디렉토리에는 Torchgan을 시작할 수있는 튜토리얼 세트가 포함되어 있습니다. 이 튜토리얼은 Google Colab 또는 바인더를 사용하여 실행할 수 있습니다. 다음 순서로 튜토리얼을 따르는 것이 좋습니다.

입문 자습서 :
- 튜토리얼 1 : Torchgan 소개
- 튜토리얼 2 : 사용자 정의 손실 기능
중간 자습서 :
- 튜토리얼 3 : Cyclegan
- 튜토리얼 4 : 자기 관심 간
고급 튜토리얼 :
- 튜토리얼 5 : Adversarial Autoencoder

지원 및 인용

이 소프트웨어는 학술 연구의 일부로 개발되었습니다. 지원을 돕고 싶다면 저장소에 출연하십시오. 이 소프트웨어를 연구, 교육 또는 기타 활동의 일부로 사용하는 경우 다음을 인용 할 수 있다면 감사하겠습니다.

 @article{Pal2021,
  doi = {10.21105/joss.02606},
  url = {https://doi.org/10.21105/joss.02606},
  year = {2021},
  publisher = {The Open Journal},
  volume = {6},
  number = {66},
  pages = {2606},
  author = {Avik Pal and Aniket Das},
  title = {TorchGAN: A Flexible Framework for GAN Training and Evaluation},
  journal = {Journal of Open Source Software}
}

Torchgan을 사용한 출판물 및 제출물 목록 (누락 된 항목 추가를위한 풀 요청을 열어보세요) :