Скачать torchgan - Скачать исходный код torchgan

torchgan

Питон

JOSS Paper Accepted

Скачать

Торчган

Структура для легкой и эффективной тренировки GAN на основе Pytorch

Torchgan - это основа на основе Pytorch для проектирования и разработки генеративных состязательных сетей. Эта структура была разработана для предоставления строительных блоков для популярных GAN, а также для обеспечения настройки передовых исследований. Использование модульной структуры Torchgan позволяет

Попробуйте популярные модели GAN в вашем наборе данных.
Подключите свою новую функцию потери, новую архитектуру и т. Д. С помощью традиционных.
Беспрожимясь визуализируйте тренировку с различными бэкэнами для ведения журнала.

Системная / питорная версия	1.8	1.9	ночью
Linux py3.8
Linux py3.9
OSX PY3.8
OSX PY3.9
Windows PY3.9
Windows PY3.9

Установка

Использование PIP (для стабильного выпуска):

  $ pip install torchgan

Использование PIP (для последнего мастера):

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

Из источника:

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

Документация

Документация доступна здесь

Документация для этого пакета может быть сгенерирована локально.

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

Теперь откройте соответствующий файл из каталога build .

Учебные пособия

В каталоге tutorials содержится набор учебных пособий, чтобы вы начали с Торчганом. Эти учебные пособия можно запустить с помощью Google Colab или Binder. Настоятельно рекомендуется следовать учебным пособиям в следующем порядке.

Вступительные учебники:
- Учебное пособие 1: Введение в Торчган
- Учебное пособие 2: функции пользовательских потерь
Промежуточные учебники:
- Учебник 3: Cyclegan
- Учебное пособие 4: Самоута
Усовершенствованные учебники:
- Учебное пособие 5: Совместный автоэнкодер

Поддержка и цитируя

Это программное обеспечение было разработано как часть академических исследований. Если вы хотите помочь поддержать его, пожалуйста, снимайте репозиторий. Если вы используете это программное обеспечение как часть своего исследования, преподавания или других действий, мы были бы благодарны, если бы вы могли привести следующее:

 @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}
}

Список публикаций и материалов с использованием Торчгана (пожалуйста, откройте запрос на вытягивание, чтобы добавить недостающие записи):

Можно ли использовать сетевой трафик GAN для обучения классификаторов аномалий трафика?
WARD2ICU: набор данных стационарных пациентов из общего прихода

Внося

Мы ценим все вклад. Если вы планируете внести вклад в фиксам ошибок, пожалуйста, сделайте это без дальнейшего обсуждения. Если вы планируете внести новые функции, функции утилиты или расширения, сначала откройте проблему и обсудите эту функцию с нами. Для получения более подробных рекомендаций отправляйтесь в официальную документацию.