Obake-GAN (Perturbative GAN)

Paper

https://arxiv.org/abs/1902.01514

How To Use

1. Reedbush (or別のLinuxサーバー)にアクセス
2. pyenv上に以下パッケージ (requirements.txt) をpip install
3. otherGANs/data/直下にデータセット(mnist, cifar10, celeba, …)をDL 　　cifar10, mnistならデータがなくてもdataset_tool.pyがダウンロードしてくれる（はず）
4. train_(データセット名).pyでcondition(バッチサイズ、モデルなど)を設定
5. (データセット名)_run.shをqsub（スパコン以外ならシェルの中身をそのまま実行すればおそらくおっけい）

Hyper Parameters

いじるハイパーパラメータは基本的に

・batchsize

・img_size（生成画像のサイズ）

・sample_interval（学習経過確認の頻度）

・modelsave_interval（モデル保存の頻度）

・log_interval（log記入の頻度list.txt）

・dataset（学習データセット名）

・saveDir（学習結果保存先、Noneであれば日付の入ったディレクトリを生成）

・resume（学習再開のインデックス、Noneならスクラッチ学習）

・loadDir（学習再開のモデル読込先）

・generator, discriminatorをmodels.py（Obake-GAN） or naiveresnet.py（PNN） or past_models.py（DCGAN, WGAN）から選択・読込

datasets

公式のdataset_tool.pyの実装上、

otherGANs/data/(データセット名)/(サブディレクトリ)/image0001.jpg, …

という編成にする