CycleGAN的测试

GAN模型测试

1. 下载项目代码

git clone https://github.com/vanhuyz/CycleGAN-TensorFlow.git

2. 将图片转换成tfrecords格式

这个项目中提供了一个build_data脚本，用于将图片转换成tfrecords形式。假设我们的图片存放在data/apple2orange/trainA/和 data/apple2orange/trainB/目录下，对应的命令就是：

python build_data.py \

--X_input_dir data/apple2orange/trainA/ \

--Y_input_dir data/apple2orange/trainB/ \

--X_output_file data/apple2orange/apple.tfrecords \

--Y_output_file data/apple2orange/orange.tfrecords

3. 训练

训练的命令为：

python train.py \

--X data/apple2orange/apple.tfrecords \

--Y data/apple2orange/orange.tfrecords \

--image_size 256

训练的过程比较漫长，此时可以打开TensorBoard来观察训练情况（运行这个命令时需要将“20190815-1013”改成机器中对应的文件夹，下同）：

tensorboard --logdir checkpoints/20190815-1013

4. 导出模型并执行单张图片

导出模型的方法为：

python export_graph.py \

--checkpoint_dir checkpoints/20190815-1013 \

--XtoY_model apple2orange.pb \

--YtoX_model orange2apple.pb \

--image_size 256

5. 对单张图片进行转换（将data/test.jpg替换为对应的输入图片地址）：

python inference.py \

--model pretrained/apple2orange.pb \

--input data/apple2orange/testA/n07740461_20.jpg \

--output data/output.jpg \

--image_size 256

6. 中断后接着训练

python train.py --load_model 20190816-2302

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