本文小编为大家详细介绍“怎么用GAN训练自己数据生成新的图片”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“怎么用GAN训练自己数据生成新的图片”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。可以看到，datasets.MNIST这个肯定不能用于我们自己的数据。我借鉴了原来做二分类的datasets.ImageFolder。发现老是报错：RuntimeError: Found 0 files in subfolders of: E:Projectsganbatteryng
Supported extensions are: .jpg,.jpeg,.png,.ppm,.bmp,.pgm,.tif,.t免费云主机域名iff,.webp后面单步调试，原来这个函数是需要文件夹下面有分类标签的，根据子文件夹名生成分类标签。故放弃，只能自己写了。下面是参考网上的，写了个读取数据的函数：解决了读取数据之后，发现可以训练了，因为参考链接的MINIST数据都是单通道的，我们大部分图像都是3通道的，所以我将通道改为3后，发现判别器那块老是报错，标签和数据不匹配。RuntimeError: mat1 dim 1 must match mat2 dim 0后面一查，发现问题出在这句上面：这样得到的imgs已经没有batch-size的信息了，需要改为这样：下面是整个代码块，贴上去记录下来，以便过段时间万一忘了，还有个看的地方。上面是原始图片，下面是生成的图片，从开始的噪声，到慢慢有点样子，还没训练完，由于我的显卡比较小，GTX1660Ti，6G显存，所以将原始图片从800×800压缩到了128×128，可能影响了效果，没关系，后面还可以优化，包括将全连接网络改为卷积的，图片设置大点，等等。读到这里，这篇“怎么用GAN训练自己数据生成新的图片”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注百云主机行业资讯频道。
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