stylegan2-pytorch 自己训练的model 出错

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py --batch 16 lmdb_test_0806/

 解决方法：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python generate.py --size 256 --ckpt ./checkpoint/550000.pt

5500000 的这个模型是作者发布得模型 

2800000这个是我自己训练的模型 

我训练的步骤为：

python prepare_data.py --out LMDB_PATH --n_worker 8 .. DATASET_PATH

错误显示：

 从

 这个里面可以看到checkpoint 里面这个通道为12 在要加载的模型里面为3 

作者训练的模型能加载成功，说明作者的模型也是3 

 运行：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py --batch 16 lmdb_test_0806/

得到的模型 使用：

 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python generate.py --size 512 --ckpt ./checkpoint/000000.pt

现在比较怀疑是不是之前训练的时候 使用了 --arch swagan的原因 

具体分析：这是stylegan2 的torgb 的代码：

 swagan.py 的torgb的代码

 验证：

在generate.py 里面的：

 改成swagan 输入就可以了：

 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python generate.py --size 256 --ckpt ./checkpoint_0809/280000.pt

 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python generate.py --size 512 --ckpt ./checkpoint_0809/280000.pt

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python generate.py --size 128 --ckpt ./checkpoint_0809/280000.pt

 

1024 的结果

总体看256 的效果最好？

原因是什么？