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以lapstyle_rev_first.yaml为例。
| 字段 | 用途 | 默认值 |
|---|---|---|
| total_iters | 设置总训练步数 | 30000 |
| min_max | tensor数值范围（存图像时使用） | (0., 1.) |
| output_dir | 设置输出结果所在的文件路径 | ./output_dir |
| snapshot_config: interval | 设置保存模型参数的间隔 | 5000 |
| 字段 | 用途 | 默认值 |
|---|---|---|
| name | 模型名称 | LapStyleRevFirstModel |
| revnet_generator | 设置revnet生成器 | RevisionNet |
| revnet_discriminator | 设置revnet判别器 | LapStyleDiscriminator |
| draftnet_encode | 设置draftnet编码器 | Encoder |
| draftnet_decode | 设置draftnet解码器 | DecoderNet |
| calc_style_emd_loss | 设置style损失1 | CalcStyleEmdLoss |
| calc_content_relt_loss | 设置content损失1 | CalcContentReltLoss |
| calc_content_loss | 设置content损失2 | CalcContentLoss |
| calc_style_loss | 设置style损失2 | CalcStyleLoss |
| gan_criterion: name | 设置GAN损失 | GANLoss |
| gan_criterion: gan_mode | 设置GAN损失模态参数 | vanilla |
| content_layers | 设置计算content损失2的网络层 | ['r11', 'r21', 'r31', 'r41', 'r51'] |
| style_layers | 设置计算style损失2的网络层 | ['r11', 'r21', 'r31', 'r41', 'r51'] |
| content_weight | 设置content总损失权重 | 1.0 |
| style_weigh | 设置style总损失权重 | 3.0 |
| 字段 | 用途 | 默认值 |
|---|---|---|
| name | 数据集名称 | LapStyleDataset |
| content_root | 数据集所在路径 | data/coco/train2017/ |
| style_root | 目标风格图片所在路径 | data/starrynew.png |
| load_size | 输入图像resize后图像大小 | 280 |
| crop_size | 随机剪裁图像后图像大小 | 256 |
| num_workers | 设置工作进程个数 | 16 |
| batch_size | 设置一次训练所抓取的数据样本数量 | 5 |
| 字段 | 用途 | 默认值 |
|---|---|---|
| name | 学习策略名称 | NonLinearDecay |
| learning_rate | 设置初始学习率 | 1e-4 |
| lr_decay | 设置学习率衰减率 | 5e-5 |
| 字段 | 用途 | 默认值 |
|---|---|---|
| name | 优化器类名 | Adam |
| net_names | 优化器作用的网络 | net_rev |
| beta1 | 设置优化器参数beta1 | 0.9 |
| beta2 | 设置优化器参数beta2 | 0.999 |
| 字段 | 用途 | 默认值 |
|---|---|---|
| interval | 设置验证间隔 | 500 |
| save_img | 验证时是否保存图像 | false |
| 字段 | 用途 | 默认值 |
|---|---|---|
| interval | 设置打印log间隔 | 10 |
| visiual_interval | 设置训练过程中保存生成图像的间隔 | 500 |
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