하고 싶은 일

지금, 하야리의 DCGAN의 내용에 대해서는, 이전 개인적으로 공부해 어쩐지 내용은 이해되고 있기 때문에,
조금 사용해보고 싶지만 구현을 자발적으로하는 것은 어렵습니다 ...
라고 생각한다면, chainer씨의 github의 example 안에 있는 것은 아닐까! ?

이것은 사용해 볼 수밖에 없다! 라고 생각해 사용했던 것과, 조금 나름대로 사용하기 쉽도록
개량(아니, 개악?) 해 보았습니다.

DCGAN에 대해서는, 여러가지 해설하고 있는 페이지가 있으므로 그쪽을 봐 주세요

DCGAN 학습

chainer 님을 설치하고 학습
자신의 데이터 세트는 chainer 버전이 1.2 또는 그 정도
「아」 「네」 「으」 「에」 「오」의 인식을 하려고 생각해 만든 것을 이용python -h train_dcgan.py 그렇다면, -i 옵션으로 데이터 세트를 지정할 수 있다! 놀라운

그래서 곧 시작python train_dcgan.py -g 0 -i ../mydataset/ --snapshot_interval 500 --display_interval 100
실행하면 어떻게 지금 전체 중 얼마나 학습이 끝나고 있는지,
그리고 얼마 동안 학습이 끝날 것인지 등이 출력됩니다.
이것 또 감동...!

그리고 학습이 끝나면 result/preview 폴더에 이미지가



오!
상기, 조금 소스를 들여다 보면, 아무래도 아래와 같은 부분으로 10×10의 이미지 화상을,
일정한 간격으로 출력하는 패턴

101     trainer.extend(
102         out_generated_image(
103             gen, dis,
104             10, 10, args.seed, args.out),
105         trigger=snapshot_interval)

라는 것은 out_generated_image를 참고하면 할 수 있을 것 같다!
그래서 Let's try!

학습한 Generator에서 임의의 수의 이미지를 개별적으로 출력

코드는 github에 코드가 있습니다.
https://github.com/komorin0521/chainer_myexample/tree/master/dcgan_generator
첫째, generator는 train_dcgan.py 의 -r 코드를 참조하여 Generator를 로드하도록 합니다.
출력은 샘플의 visualize.py 를 참고로 했습니다.
그러면 임의의 수의 이미지를 생성할 수 있었다!
아래 샘플입니다.







우오오! 대단해. 라고 감동 확실히 없었습니다. 웃음

참고

chainer
htps : // 기주 b. 코 m / 짱 r / 짱 r