def main():
# parse command line and run
torch.autograd.set_detect_anomaly(True)
parser = utils.prepare_parser()
config = vars(parser.parse_args())
print(config)
run(config)
def get_config(args):
parser = utils.prepare_parser()
parser = utils.add_sample_parser(parser)
config = vars(parser.parse_args())
resolution = utils.imsize_dict[args.dataset]
attn_dict = {128: '64', 256: '128', 512: '64'}
dim_z_dict = {128: 120, 256: 140, 512: 128}
# See: https://github.com/ajbrock/BigGAN-PyTorch/blob/master/scripts/sample_BigGAN_bs256x8.sh.
config["resolution"] = resolution
config["n_classes"] = utils.nclass_dict[args.dataset]
config["G_activation"] = utils.activation_dict["inplace_relu"]
config["D_activation"] = utils.activation_dict["inplace_relu"]
config["G_attn"] = attn_dict[resolution]
config["D_attn"] = "64"
config["G_ch"] = 96
config["D_ch"] = 96
config["hier"] = True
config["dim_z"] = dim_z_dict[resolution]
config["shared_dim"] = 128
config["G_shared"] = True
config = utils.update_config_roots(config)
config["skip_init"] = True
config["no_optim"] = True
config["device"] = "cuda"
return config
def main():
parser = utils.prepare_parser()
parser = utils.add_dgp_parser(parser)
config = vars(parser.parse_args())
utils.dgp_update_config(config)
#Print parameters
cat = [
'model', 'dgp_mode', 'list_file', 'exp_path', 'root_dir', 'resolution',
'random_G', 'update_G', 'custom_mask'
]
for key, val in config.items():
if key in cat:
print(key, ":", str(val))
if config['custom_mask']:
config['mask_path'] = '../data/input/' + config['mask_path']
print('mask_path :', config['mask_path'])
rank = 0
if mp.get_start_method(allow_none=True) != 'spawn':
mp.set_start_method('spawn', force=True)
if config['dist']:
rank, world_size = dist_init(config['port'])
# Seed RNG
utils.seed_rng(rank + config['seed'])
# Setup cudnn.benchmark for free speed
torch.backends.cudnn.benchmark = True
# train
trainer = Trainer(config)
trainer.run()
def main():
# parse command line and run
parser = utils.prepare_parser()
parser = utils.add_sample_parser(parser)
config = vars(parser.parse_args())
print(config)
run(config)
def _mp_fn(index):
torch.set_default_tensor_type('torch.FloatTensor')
# parse command line and run
parser = utils.prepare_parser()
config = vars(parser.parse_args())
print(config)
run(config)
def main(): # parse command line and run parser = utils.prepare_parser() config = vars(parser.parse_args()) print(config) args = argparse.Namespace(outdir='results/tmp') myargs = argparse.Namespace(stdout=sys.stdout) run(config, args, myargs)
def main():
# parse command line and run
parser = utils.prepare_parser()
update_parser_defaults_from_yaml(parser)
config = vars(parser.parse_args())
print(config)
run(config)
def get_config():
parser = utils.prepare_parser()
config = vars(parser.parse_args())
config['resolution'] = utils.imsize_dict[config['dataset']]
config['n_classes'] = utils.nclass_dict[config['dataset']]
config["experiment_name"] = input("Please input experiment_name: ")
config["model_parameter_name"] = find_best_model_parameter(
config["experiment_name"])
return config
def main():
parser = utils.prepare_parser()
config = vars(parser.parse_args())
time = datetime.now()
time = time.strftime("%m-%d-%Y-%H:%M:%S")
# state_dict = {'itr': 0, 'epoch': 0, 'best_epoch': 0, 'best_test_loss': 9999999,
# 'config': config}
if config['exp_name'] == '' and not config['resume']:
config['exp_name'] = '{}_model_{}_bs_{}_lr_{}'.format(time, config['model'], config['batch_size'], config['lr'])
print('======>new exp name: {}\n\n'.format(config['exp_name']))
elif (not len(config['exp_name']) == 0):
pass
else:
print(config['exp_name'])
print(config['resume'])
raise Exception('Set up experiment wrong!')
if config['model'] =='ours':
for _ in range(3):
plot_dict={}
plot_dict['roc_auc'] = []
plot_dict['auprc'] = []
for feat_mult in [300,320,384,512,768]:
config['feature_multiplier'] = feat_mult
with open("{}{}_results_log.txt".format(config['ckpts_path'], config['exp_name']), "a+") as file:
file.write('\n\n\n\n\n\n\n\n======>>>>>>{}\n\n'.format(config))
file.write('No Maxpool1d\n')
print(config)
print('\n\n')
plot_dict = run(config, plot_dict)
with open('{}{}_{}_with_Maxpool_data_for_plot.txt'.format(config['ckpts_path'], config['exp_name'], _), 'a+') as file:
file.write(json.dumps(plot_dict))
file.write('\n\n\n')
#json.dump(plot_dict, open('{}{}_{}_json_data_for_plot.txt'.format(config['ckpts_path'], config['exp_name'], _), 'a+'))
elif config['model'] == 'danq':
for _ in range(3):
plot_dict = {}
plot_dict['roc_auc'] = []
plot_dict['auprc'] = []
for feat_mult in [8,16,48,96,128,192,256,300,320]: #[8, 16, 48, 96, 128, 192, 256, 300, 320, 360, 420]:
config['feature_multiplier'] = feat_mult
with open("{}{}_results_log.txt".format(config['ckpts_path'], config['exp_name']), "a+") as file:
file.write('\n\n\n\n======>>>>>>{}\n\n'.format(config))
file.write('With danq\n')
print('\n\n')
print(config)
plot_dict = run(config, plot_dict)
with open('{}{}_{}_data_for_plot.txt'.format(config['ckpts_path'], config['exp_name'], _),
'a+') as file:
file.write(json.dumps(plot_dict))
file.write('\n\n\n')
else:
raise Exception('choose the correct model..')
def main():
# parse command line and run
parser = utils.prepare_parser()
config = vars(parser.parse_args())
print(config)
path_torch_home = os.path.join(config['root_path'], 'torch_cache')
os.makedirs(path_torch_home, exist_ok=True)
os.environ['TORCH_HOME'] = path_torch_home
run(config)
def main():
# parse command line and run
parser = utils.prepare_parser()
parser = utils.add_sample_parser(parser)
config = vars(parser.parse_args())
# print("reached_main")
# for item in config:
# print(item, config[item])
run(config)
def main():
# parse command line and run
parser = utils.prepare_parser()
update_parser_defaults_from_yaml(parser)
args = parser.parse_args()
args.base_root = os.path.join(args.tl_outdir, 'biggan')
config = EasyDict(vars(args))
config_str = get_dict_str(config)
logger = logging.getLogger('tl')
logger.info(config_str)
run(config)
def main():
# parse command line and run
parser = utils.prepare_parser()
parser = utils.add_sample_parser(parser)
config = vars(parser.parse_args())
print(config)
if config['sample_multiple']:
suffixes = config['load_weights'].split(',')
for suffix in suffixes:
config['load_weights'] = suffix
run(config)
else:
run(config)
def main():
logger = logging.getLogger('tl')
# parse command line
parser = utils.prepare_parser()
update_parser_defaults_from_yaml(parser)
args = parser.parse_args()
args.base_root = os.path.join(args.tl_outdir, 'biggan')
opt = EasyDict(vars(args))
logger.info(f"\nglobal_cfg: \n" + get_dict_str(global_cfg))
global_cfg.dump_to_file_with_command(
f"{opt.tl_outdir}/config_command.yaml", command=opt.tl_command)
run(opt)
def main():
parser = utils.prepare_parser()
parser = utils.add_dgp_parser(parser)
config = vars(parser.parse_args())
utils.dgp_update_config(config)
print(config)
rank = 0
if mp.get_start_method(allow_none=True) != 'spawn':
mp.set_start_method('spawn', force=True)
if config['dist']:
rank, world_size = dist_init(config['port'])
# Seed RNG
utils.seed_rng(rank + config['seed'])
# Setup cudnn.benchmark for free speed
torch.backends.cudnn.benchmark = True
# train
trainer = Trainer(config)
trainer.run()
weight_decay=0.0,
d_penalty=config['d_penalty'],
g_penalty=0,
noise_shape=(64, config['z_dim']),
gp_weight=config['gp_weight'])
# d_penalty: L2 penalty on discriminator;
# gp_weight: gradient penalty weight
# trainer.load_checkpoint(chkpt_path='')
trainer.train_bcgd(is_flag=config['eval_is'],
fid_flag=config['eval_fid'],
epoch_num=config['epoch_num'],
mode='ACGD',
collect_info=config['collect_info'],
dataname=config['dataset'],
logname=config['logdir'],
loss_type=config['loss_type'])
# Loss type: JSD, WGAN
# trainer.train_bcgd(epoch_num=120, mode='ACGD', collect_info=True, dataname='CIFAR10-WGAN', logname='CIFAR10-WGAN', loss_type='WGAN')
# trainer.train_gd(epoch_num=600, mode=modes[3], dataname='CIFAR10-JSD', logname='CIFAR10-JSD', loss_type='JSD')
if __name__ == '__main__':
torch.backends.cudnn.benchmark = True
parser = prepare_parser()
config = vars(parser.parse_args())
print(config)
train_wgan(config)
# train_mnist()
# train_cifar()
def main():
# parse command line and run
parser = utils.prepare_parser()
config = vars(parser.parse_args())
#print(config)
run(config)
def main():
parser = utils.prepare_parser()
config = vars(parser.parse_args())
print(config)
run(config)
from common import *
import utils
import dataset
#
os.makedirs('sample_dc_gan', exist_ok=True)
# Set random seed for reproducibility
manualSeed = 999
#manualSeed = random.randint(1, 10000) # use if you want new results
print("Random Seed: ", manualSeed)
random.seed(manualSeed)
torch.manual_seed(manualSeed)
parser = utils.prepare_parser()
config = vars(parser.parse_args())
loaders = dataset.get_data_loaders(
data_root=config['data_root'],
label_root=config['label_root'],
batch_size=config['batch_size'],
num_workers=config['num_workers'],
shuffle=config['shuffle'],
pin_memory=config['pin_memory'],
drop_last=True,
load_in_mem=config['load_in_mem'],
mask_out=True,
)
image_size = IMG_SIZE
nc = 3
def main():
parser = utils.prepare_parser()
config = vars(parser.parse_args())
# See the configuration.
#print(config)
run(config)
'alexnet', # 224x224
'vgg16',
'vgg16_bn',
'vgg19',
'vgg19_bn', # 224x224
'resnet18',
'resnet34',
'resnet50',
'resnet101',
'resnet152', # 224x224
'squeezenet_v0',
'squeezenet_v1', #224x224
'inception_v3', # 299x299
]
args = utils.prepare_parser()
args.gpu = misc.auto_select_gpu(utility_bound=0,
num_gpu=args.ngpu,
selected_gpus=args.gpu)
args.ngpu = len(args.gpu)
misc.ensure_dir(args.logdir) # ensure or create logdir
args.model_root = misc.expand_user(args.model_root)
args.data_root = misc.expand_user(args.data_root)
args.input_size = 299 if 'inception' in args.type else args.input_size
assert args.quant_method in ['linear', 'minmax', 'log', 'tanh', 'scale']
print("=================PARSER==================")
for k, v in args.__dict__.items():
print('{}: {}'.format(k, v))
print("========================================")
def main():
# parse command line and run
# 外部运行主程序入口时候可以输入参数，控制计算模式
parser = utils.prepare_parser()
## vars() 函数返回对象object的属性和属性值的字典对象。
## 将parser字典化
## 数据集dataset 默认为 I128_hdf5
## 是否采用数据增强augment 默认为 0
## num_workers 加速数据读取的加载，默认为8， 应小于HDF5 TODO 待查为啥要小于某个数据格式
## no_pin_memory 作者也不确定，暂时不管，默认为FALSE TODO
## shuffle 数据还是需要shuffle，万一数据有聚集BATCH的情况，模型就疯了，默认为True
## load_in_mem 作者也不确定，估计是用来加速数据加载速度的 TODO
## use_multiepoch_sampler 使用多回合采样方法，默认为True，TODO multi-epoch sampler 这个东西一定要研究一下，采样相当重要，这个不知道是啥
## model 默认使用 BigGAN
## G_param 生成模型使用图像归一方法，默认使用谱归一化，还可以选择SVD或者None，TODO 利用代码加深一下SN和SVD的区别
## D_param 判别模型使用图像归一方法，默认使用谱归一化，还可以选择SVD或者None，TODO 利用代码加深一下SN和SVD的区别
## resolution 表示结构代码中的通道数，默认128可解析为如下结构：
# G_ch 表示结构代码中的通道数,即ch的值
# arch[128] = {'in_channels' : [ch * item for item in [16, 16, 8, 4, 2]],
# 'out_channels' : [ch * item for item in [16, 8, 4, 2, 1]],
# 'upsample' : [True] * 5,
# 'resolution' : [8, 16, 32, 64, 128],
# 'attention' : {2**i: (2**i in [int(item) for item in attention.split('_')])
# for i in range(3,8)}}
## D_ch 辨别模型的信道 默认64 同上
## G_depth 每个阶段G的resblocks的数量 TODO 盲猜和ResNet结构有关系
## D_depth 每个阶段D的resblocks的数量
## TODO D_thin和D_wide是干啥的？默认都是FALSE
## G_shared TODO Use shared embeddings in G 这个需要细看一下是怎么操作的
## shared_dim TODO 'G''s shared embedding dimensionality; if 0, will be equal to dim_z.
## dim_z 噪声的维度，默认为128
## z_var 噪声的标准差，premiere为1
## hier 这个是使用多层噪声
# 以arch[64]为例子, 插入的层数 num_slots 为 [16, 16, 8, 4] 的len + 1
# 每一块插入的尺寸 z_chunk_size 为 dim_z // num_slots，即把噪声的维度 与 插入层数 取模
# z_chunk_size是直接参与前向传播 forward 和 which_bn 应该是决定哪一层使用BatchNormalization
# 重塑噪声维度，让其在每一层插入的维度是相同的 dim_z = z_chunk_size * num_slots
#~ 如果不使用多层噪声，那么就把 num_slots 的数量置为1
# 同时把 z_chunk_size 置于 0
## cross_replica TODO 这个是啥？把G模型的batchnorm再复制一遍吗
## 使用默认的归一化方法 mybn，看一下为啥
## G_nl&D_nl的激活函数
## G_attn和D_attn是否使用attention机制
## norm_style 使用归一化方法，CNN还是使用BN比较好，四者之间的区别可以百度
## seed 随机数种子，默认为0，控制初始化参数和数据读取的
## G_init 生成模型初始化方法 TODO !!! 要知晓一下ortho是什么类型的初始化方法 使初始化的参数矩阵是正交规范化的
# https://zhuanlan.zhihu.com/p/98873800
# 正交规范化的矩阵能够缓解梯度消失和爆炸，具体看BigGAN中的援引文献，
# 原为L1范数，BigGAN中使用L2范数进行改进
## D_init 判别模型初始化方法
## skip_init 跳过初始化 TODO 为什么跳过初始化，就是ideal的testing？
## G_lr 生成模型的学习率
## D_lr 辨别模型的学习率
## G_B1 & D_B1 beta1 % G_B2 & D_B2 beta2 TODO 属于GAN中的什么类型的参数
## batch_size 批大小 64
## G_batch_size TODO 为何还要写G的batch size？？
## num_G_accumulations TODO 把G的梯度相加又是为了什么？？
## num_D_steps TODO 每一步G需要跑几次D，D需要多训练训练，如果G跑太前面就太逼近原图了？
## num_D_accumulations TODO 把D的梯度相加又是为了什么？？
## split_D 运行D两次，而不是连接输入 TODO ？
## num_epochs @@ 训练的轮次数量
## parallel 默认是FALSE 训练时是否使用多GPUs一起
## G_fp16 & D_fp16 & G_mixed_precision & D_mixed_precision 对于精度的使用，一个是加快计算，一个减小模型大小.有的时候会带一点准确率的损失，所以mix表示预测的时候用更高的精度
## accumulate_stats 默认FALSE TODO 积累统计数据
## num_standing_accumulations TODO 这个和楼上那个什么关系？!!!
#@@ 接下来是运行模式
## G_eval_mode TODO 每次采样或者测试的时候，都评估一下G？
## save_every 每2000迭代储存一下模型
## num_save_copies TODO 储几个备份？默认2个
## num_best_copies 存几个最好的版本，默认2个
## which_best 依据IS或者FID作为评价指标去储存模型
## no_fid 是否只计算IS，不计算FID。默认都计算
## test_every 没多少论测试一下，默认5000
## num_inception_images TODO 用于计算初始度量的样本数量50000
## hashname 是否使用HasName而不是配置中的类别，默认不使用
## base_root 默认储存所有权重,采样，数据，日志
## data_root TODO !!!数据默认存在哪里
## weights_root，logs_root，samples_root 本地存在哪儿
## pbar 是否使用进度条，默认使用mine
## name_suffix 命名添加后缀
## experiment_name 自定义存储实验名称
## config_from_name 是否使用hash实验名
#@@ EMA 对权重进行指数滑动平均处理的工具群
## ema 是否保存G的ema参数
## ema_decay EMA的衰减率
## use_ema 是否在G中使用评估
## ema_start 什么时候去用EMA方法更新权重
#@@ SV stuff 奇异值的迭代性质
## adam_eps adam的epsilon value，TODO 看一下它在干嘛
## BN_eps & SN_eps 批归一化和谱归一化的参数
## num_G_SVs G的奇异值追踪数量，默认为1
## num_D_SVs D的奇异值追踪数量，默认为1
## num_G_SV_itrs G的迭代次数，默认为1
## num_D_SV_itrs D的迭代次数，默认为1
#@@ Ortho reg stuff 这个又是什么
## 控制Ortho的迭代性质
## which_train_fn 默认是GAN
## load_weights 加载哪类参数，是copy的或者历史最好的etc.
## resume TODO Resume training是从历史记录开始训练，可以用于预训练
## Log stuff 日志系统
## logstyle 日志类型
## log_G_spectra 记录G的头3个奇异值
## log_D_spectra 记录D的头3个奇异值
## sv_log_interval 每个多少论记录一次
#@@ Arguments for sample.py; not presently used in train.py
## add_sample_parser 增加一些采样的参数
config = vars(parser.parse_args())
print(config)
## 将运行字典传入GAN模型主程序
run(config)