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我正在尝试不进行任何类型修改的“encode_images.py”文件，但它没有按照要求工作。我尝试了许多替代解决方案，但效果不佳。我已经从以下链接克隆了代码库：“git clone https://github.com/Puzer/stylegan-encoder.git”，我还尝试了你的 Git repo 文件，但这也不起作用。当我尝试使用命令“！python encode_images.py aligned_images/ generated_images/latent_representations/”运行代码时，我正在使用google colab notebook运行代码，它向我抛出了以下错误：

请让我知道我必须对我的文件进行哪些代码更改？从过去的 3-4 天开始，我一直在努力解决这个问题。

我正在使用 Google Colab 在我的数据上训练 Stylegan3。我可以从 .pkl 文件恢复。

但我想将特定的刻度状态保存在文件中，然后从该文件恢复训练。我该怎么做？我检查了 PyTorch 模型保存和恢复，但对 Stylegan3 刻度保存和恢复一无所知。

Stylegan3 官方仓库：https ://github.com/NVlabs/stylegan3

我已经使用一组灰度图像训练了一个 stylegan，现在我被困在 generate.py 中，因为它全部用于生成 RGB 图像。我收到此错误：

当我将 generate.py 存档从 stylegan pytorch 从 RGB 更改为 L 时：

这是整个 generate.py 代码： https ://github.com/mit-han-lab/data-efficient-gans/blob/master/DiffAugment-stylegan2-pytorch/generate.py

我已经在互联网上搜索了几个小时并尝试了很多东西，但是我对 python 还很陌生，所以我已经没有什么想法需要在 generate.py 中进行更改才能获得图像，有人可以帮忙吗我？

我正在尝试将 StyleGAN3 与不断发展的数据集一起使用，我目前的逻辑如下：

• 火车约半小时
• 使用添加的图像重新生成数据集
• 使用 --resume 恢复培训

为了测试，我一直在使用 metafaces 数据集，开始时大约有 100 张图像，每半小时向数据集添加大约 50 张新图像。

恢复后，结果逐渐变得很暗或很亮。

我正在使用stylegan3 github建议的参数进行训练：

关于如何使用不断增长的数据集进行培训的任何建议？

尝试在加载示例数据部分中尝试使用此Colab 笔记本并获取此“元组索引超出范围”错误。有任何想法吗？

这是我尝试过的代码，但它给了我 Input 0 is incompatible with layer model_21: expected shape=(None, 224, 224, 3), found shape=(1, 256, 256, 3)

我使用Nvdia 的 StyleGAN2-ada pytorch implementation训练了一个网络。我现在有一个 .pkl 文件。我想在我的网络上使用GANSpace 代码。但是，要将 GANSpace 与自定义模型一起使用，您需要能够为您的模型提供一个检查点，该检查点应该上传到某个地方（他们建议使用 Google Drive）（此处代码中需要检查点）。我不完全确定这是如何工作的或为什么会这样工作，但无论哪种方式，我似乎都需要我的网络的 .pt 文件，而不是我目前拥有的 .pkl 文件。

我尝试按照本教程进行操作。看来 GANSpace 代码实际上提供了一个可以进行这种转换的文件（models/stylegan2/convert_weight.py）。但是，似乎应该存在的文件 convert_weight.py 已被指向整个其他repo的链接所取代。如果我尝试如下运行 convert_weight.py 文件，它会给我以下错误

这是有道理的，因为没有这样的 dnnlib 模块。如果我改为将其更改为在某个有它的地方（此处）查找 dnnlib 模块，就像这样

它之前给了我一个错误，说没有安装 TensorFlow（公平地说，它没有安装，因为我使用的是 PyTorch），就像这里报告的这个错误一样。然后我安装了 TensorFlow，但它给了我这个错误。

再次与 github 上报道的上一期相同。安装 torch_utils 后，我得到与 SamTransformer 相同的错误（ModuleNotFoundError: No module named 'torch_utils.persistence'）。响应是“convert_weight.py 不支持 stylegan2-ada-pytorch”。

有很多我不确定，比如为什么我首先需要将 .pkl 文件转换为 .pt。很多东西似乎都在谈论将 TensorFlow 模型转换为 Pytorch 模型，但我的最初是在 Pytorch 中完成的，那我为什么需要转换它呢？我只需要一种上传我自己的网络以在 GANSpace 中使用的方法——我真的不介意如何，所以任何建议都将不胜感激。

我正在学习 StyleGAN 架构，我对映射网络的目的感到困惑。在原始论文中它说：

我们的映射网络由 8 个全连接层组成，所有输入和输出激活（包括 z 和 w）的维数为 512。

并且没有关于这个网络以任何方式被训练的信息。

就像，它不会产生一些无意义的价值吗？

我试过创建一个这样的网络（但形状更小(16,)）：

然后根据一些随机值对其进行评估：

我得到一些随机输出，例如：

我错过了什么？网上有没有关于训练Mapping Network的资料？有什么数学解释吗？真的很困惑:(

我正在尝试使用一个小的自定义数据集（总共大约 4k 图像和 2.5k 用于训练）来尝试这个网络（该 repo 是在其上实现的，并且与官方 StyleGAN2 repo 具有相同的依赖关系）。

运行时python run_training.py --data-dir=<>d --result-dir=<> --dataset="train" --num-gpus=1 --total-kimg=10000 --mirror-augment=True，出现以下错误：

该网络是在 Tensorflow 1.15 上设计的，但 Google Colab 现在只提供 1.15.2 :(

你能帮我找出我做错了什么吗？

感谢您的任何帮助和新年快乐:)

当我运行包含以下代码的文件 python train.py 时：

显示此错误。请告诉我如何解决此错误：