此项目在pytorch上实现了dcgan。

环境配置

可以在conda环境下运行如下指令以安装项目依赖的包。

conda env create -f environment.yaml

数据集的准备

数据集应解压在dataset文件夹下。

本项目使用Anime Face数据集：https://mathpretty.com/11089.html

训练

准备好数据集后，方能开始训练。

首先，在终端中运行

visdom

或

python -m visdom.server

来开启visdom服务。

然后，另起一个终端，运行，

python train.py --device cuda

顺利的话，训练开始。此时，打开浏览器，输入visdom的地址，即可看见生成器和判别器的损失变化，以及训练过程中生成的图像。visdom的界面如下图所示。