2020年01月13日

stylegan2で独自モデルの学習方法

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stylegan2も、githubにNVIDIAのオフィシャルコードがあるので、これを使えばいいです。
git clone https://github.com/NVlabs/stylegan2.git


nvcc test_nvcc.cu -o test_nvcc -run
を実行して、このように表示される環境が必要です。
CPU says hello.
GPU says hello.



styleganの時と同様に、まず画像をTFRecords形式に変換する必要があります。

Traceback (most recent call last):
 File "dataset_tool.py", line 643, in
  execute_cmdline(sys.argv)
 File "dataset_tool.py", line 638, in execute_cmdline
  func(**vars(args))
 File "dataset_tool.py", line 527, in create_from_images
  tfr.add_image(img)
 File "dataset_tool.py", line 78, in add_image
  assert img.shape == self.shape
AssertionError
これは、ディレクトリ内に違うサイズの画像があるからだと思います。


学習は、例えばこのようにします。
python run_training.py --num-gpus=1 --total-kimg=100 --data-dir=datasets --config=config-e --dataset=custom-dataset --mirror-augment=true
 File "stylegan2/training/training_loop.py", line 141, in training_loop
  training_set = dataset.load_dataset(data_dir=dnnlib.convert_path(data_dir), verbose=True, **dataset_args)
 File "stylegan2/training/dataset.py", line 192, in load_dataset
  dataset = dnnlib.util.get_obj_by_name(class_name)(**kwargs)
 File "stylegan2/training/dataset.py", line 53, in __init__
  assert os.path.isdir(self.tfrecord_dir)
AssertionError
これは、TFRecordsデータが無いかパスが違うかしていると思います。

やはりメモリが足りなくなりそうなのですが、 ソースコードにbatch_size が、ハードコーディングされてます...

sizeの整合が取れてないと、こうなると思います。
 File "stylegan2/training/training_loop.py", line 271, in training_loop
  assert sched.minibatch_size % (sched.minibatch_gpu * num_gpus) == 0
AssertionError

学習が進めば、このように表示されて来ると思います。
tick 0 kimg 0.1 lod 0.00 minibatch 32 time 1m 02s sec/tick 61.9 sec/kimg 483.90 maintenance 0.0 gpumem 8.4

途中経過出力画像が、多数の画像を連結していて巨大であることが気になりますが...


run_generatorで画像生成のやり方はgithubに書いている通り、 networkのパラメータですが、モデルファイルを直に指定します。
python run_generator.py generate-images --network=networks/stylegan2-ffhq-config-f.pkl --seeds=6600-6625 --truncation-psi=0.5



tak_tak0 at 13:16コメント(0)サーバ   この記事をクリップ!

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