0

我一直在按照我所关注的笔记本所说的方式运行 train.py：

dataset_name = "fa256"
#how often should the model generate samples and a .pkl file
snapshot_count = 4

mirrored = True
mirroredY = True
metric_list = None
augs = "bg"

resume_from = "/content/drive/MyDrive/colab-sg2-ada/stylegan2-ada/results/00009-fa256-mirror-mirrory-11gb-gpu-bg-resumecustom/network-snapshot-000000.pkl"

!python train.py --outdir ./results --snap={snapshot_count} --cfg=11gb-gpu --data=./datasets/{dataset_name} --augpipe={augs} --mirror={mirrored} --mirrory={mirroredY} --metrics={metric_list} --resume={resume_from} --augpipe="bg"

我看到的问题是...

好吧，首先，我找不到任何实际描述 --snap MEANS 的东西。它只是一个整数，它说“模型应该多久生成一次样本和 .pkl 文件”它并没有说这意味着“分钟数”或“每个快照的滴答数”或“

但另一个问题是，像这样运行它，我最终在结果目录中得到了这个：

drwx------  14 dodger  staff   4.0K 24 Sep 03:22 ../
-rw-------@  1 dodger  staff   3.1M 25 Sep 16:30 fakes000000.jpg
-rw-------@  1 dodger  staff   4.4M 25 Sep 17:20 fakes000016.jpg
-rw-------@  1 dodger  staff   4.9M 25 Sep 18:11 fakes000032.jpg
-rw-------@  1 dodger  staff   5.1M 25 Sep 19:01 fakes000048.jpg
-rw-------@  1 dodger  staff   5.1M 25 Sep 19:52 fakes000064.jpg
-rw-------@  1 dodger  staff   3.1M 25 Sep 16:28 fakes_init.jpg
-rw-------   1 dodger  staff   5.9K 25 Sep 16:28 log.txt
-rw-------   1 dodger  staff   341M 25 Sep 16:30 network-snapshot-000000.pkl
-rw-------@  1 dodger  staff   5.5M 25 Sep 16:28 reals.jpg
-rw-------   1 dodger  staff   1.8K 25 Sep 16:28 training_options.json

我原以为每个“fakes*”文件都会有一个“network-snapshot-*”文件，但没有。所以当我恢复时，网络尝试似乎是从同样的事情开始的。这似乎是错误的（老实说，有一天我需要睡超过 120 分钟）。

4

0 回答 0