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torchgan

Python

JOSS Paper Accepted

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Torchgan

基於Pytorch的gan的易於高效培訓的框架

Torchgan是一個基於Pytorch的框架，用於設計和開發生成的對抗網絡。該框架旨在為受歡迎的gan提供基礎，並允許自定義用於最先進的研究。使用Torchgan的模塊化結構允許

在數據集中嘗試流行的GAN模型。
使用傳統的損失功能插入您的新損失功能，新的架構等。
通過各種記錄的後端無縫可視化訓練。

系統 / 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

安裝

使用PIP（用於穩定釋放）：

  $ pip install torchgan

使用PIP（最新主人）：

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

來自來源：

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

文件

該文檔可在此處提供

可以在本地生成此軟件包的文檔。

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

現在，從build目錄打開相應的文件。

教程

這些tutorials目錄包含一組教程，可讓您開始使用Torchgan。這些教程可以使用Google Colab或Binder運行。強烈建議您按以下順序遵循教程。

入門教程：
- 教程1：Torchgan簡介
- 教程2：自定義損失功能
中間教程：
- 教程3：自行車
- 教程4：自我注意力gan
高級教程：
- 教程5：對抗自動編碼器

支持和引用

該軟件是作為學術研究的一部分而開發的。如果您想幫助支持它，請標記存儲庫。如果您將此軟件用作研究，教學或其他活動的一部分，如果您可以引用以下內容，我們將不勝感激：

 @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（請打開拉動請求以添加丟失的條目）：