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torchgan

Python

JOSS Paper Accepted

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Torchgan

基于Pytorch的gan的易于高效培训的框架

Torchgan是一个基于Pytorch的框架，用于设计和开发生成的对抗网络。该框架旨在为受欢迎的gan提供基础，并允许自定义用于最先进的研究。使用Torchgan的模块化结构允许

在数据集中尝试流行的GAN模型。
使用传统的损失功能插入您的新损失功能，新的架构等。
通过各种记录的后端无缝可视化训练。

系统 / pytorch版本	1.8	1.9	每晚
Linux py3.8
Linux py3.9
OSX PY3.8
OSX PY3.9
Windows Py3.9
Windows Py3.9

安装

使用PIP（用于稳定释放）：

  $ pip install torchgan

使用PIP（最新主人）：

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

来自来源：

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

文档

该文档可在此处提供

可以在本地生成此软件包的文档。

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

现在，从build目录打开相应的文件。

教程

这些tutorials目录包含一组教程，可让您开始使用Torchgan。这些教程可以使用Google Colab或Binder运行。强烈建议您按以下顺序遵循教程。

入门教程：
- 教程1：Torchgan简介
- 教程2：自定义损失功能
中间教程：
- 教程3：自行车
- 教程4：自我注意力gan
高级教程：
- 教程5：对抗自动编码器

支持和引用

该软件是作为学术研究的一部分而开发的。如果您想帮助支持它，请标记存储库。如果您将此软件用作研究，教学或其他活动的一部分，如果您可以引用以下内容，我们将不胜感激：

 @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}
}

使用Torchgan的出版物和提交列表（请打开拉动请求以添加丢失的条目）：