stylegan2-pytorch 自己训练的model 出错

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py --batch 16 lmdb_test_0806/

解决方法：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python generate.py --size 256 --ckpt ./checkpoint/550000.pt

5500000 的这个模型是作者发布得模型

2800000这个是我自己训练的模型

我训练的步骤为：

python prepare_data.py --out LMDB_PATH --n_worker 8 .. DATASET_PATH

错误显示：

从

这个里面可以看到checkpoint 里面这个通道为12 在要加载的模型里面为3

作者训练的模型能加载成功，说明作者的模型也是3

运行：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py --batch 16 lmdb_test_0806/

得到的模型使用：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python generate.py --size 512 --ckpt ./checkpoint/000000.pt

现在比较怀疑是不是之前训练的时候使用了 --arch swagan的原因

具体分析：这是stylegan2 的torgb 的代码：

swagan.py 的torgb的代码

验证：

在generate.py 里面的：

改成swagan 输入就可以了：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python generate.py --size 256 --ckpt ./checkpoint_0809/280000.pt

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python generate.py --size 512 --ckpt ./checkpoint_0809/280000.pt

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python generate.py --size 128 --ckpt ./checkpoint_0809/280000.pt

1024 的结果

总体看256 的效果最好？

原因是什么？

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