cyclegan(pix2pix)训练测试

github:
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

在网站中有以下一段话，原来以为使用自己的图片集需要改pytorch-CycleGAN-and-pix2pix/data/template_dataset.py，其实只要把数据集存放的文件夹名字改成和example dataset一样就可以了
Custom Model and Dataset
If you plan to implement custom models and dataset for your new applications, we provide a dataset template and a model template as a starting point.

后来使用bash ./datasets/download_cyclegan_dataset.sh facades下了个最小的facades dataset进行example的训练，直接使用python train.py --dataroot ./datasets/facades --name facades_cyclegan --model cycle_gan就可以开始训练了。

看了下./datasets/facades下有四个文件夹,testA,testB,TrainA,TrainB,然后就自己在./datasets/下创建数据集文件夹里放入四个和这四个文件夹名字相同的空文件夹，再把自己有的一种风格的所有图片放入TrainA，另一种风格的所有图片放入TrainB，我这里为了保险，TrainA和TrainB的图片数目相同，不同的没测，图片命名忘了命名成TrainA和TrainB中一样但依然可以使用上述训练命名在终端上进行训练。具体的其他选项可以根据./options/base_options.py,./options/train_options.py在上述命令上修改。

最后单边cyclegan测试的话得把./checkpoints/yourname_cyclegan/中的latest_net_G_A.pth或latest_net_G_B.pth改成latest_net_G.pth，具体是看从需要从A领域转到B领域还是从B领域转到A领域。