一、
最近经常梦到自己在家里被妈妈管着，醒来发现，原来自己做什么事情都没有约束。
每天都会梦到妈妈。
实验室里的Hans，女朋友在北京，他每天真的很努力，想早一点读完博士回去。
其实，有多爱，就该有多努力。
其实每天记录真的蛮好，养成这样的习惯真的蛮好。
虽然每天发票圈，但是都是分组可见的。
最尊敬的教授阿拉巴，他每周波兰美国两边跑。这么大把年级，还这么辛苦。肩负着家庭学校两边的责任，却这么和蔼乐观，不急不躁。
刚过来没多久，我就跟姐姐说，其实生活是越过越不容易的。
今天新建了一个文集，叫做“一天一篇论文”，看看自己能坚持几天(*/ω＼*)
二、
18:10~18:50 在后台把程序跑出来
刚刚手机忽然能开机了。然后微信里好多消息，超级卡。但是一会儿就很流畅了。其实虽然嚷嚷着好多次要买新手机，但是其实真的可以用，没有买新手机的念头。
1、放数据
（1）先观察数据：学长的数据就存在spcyclegan里面。
参考data里有一个叫heart的文件夹。
testA里面放groundtruth，testB里面不放东西。
同理，trainA里面放groundtruh，trainB里面放original image
trainA里放到128张图。
trainB里也放了128张图。
在week5里有cell和cell1的数据。
（2）
我也放128个train的项目。然后在test里面，我放30个项目吧。
从week1的data_augmentation文件夹里去找项目。
我感觉数据的多样性不大行，你先跑跑看吧！
（3）增加数据的多样性：
我用data_augmentation的代码通过15张照片，重新生成128张图。
2、train的命令行
（1）先观察学长的命令：
cd 到当前文件夹 spcyclegan_pytorch
先不要nohup，先直接跑，然后再nohup
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup python train.py --dataroot ./datasets/cell3 --name cell3_spcyclegan --model cycle_lo_seg --no_dropout --which_model_netG resnet_9blocks --display_id 2 --display_port 8889 --input_nc 1 --output_nc 1 --phase train --identity 0 >log_file/cells.out &
18:50~19:20在吃饭
报错了：invalid syntax 就是语法不合规则
其中，CUDA_VISIBLE_DEVICES的含义：https://www.jianshu.com/p/0816c3a5fa5c
一般默认CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup python train.py --dataroot ./datasets/biospy --name biospy_spcyclegan --model cycle_lo_seg --no_dropout --which_model_netG resnet_9blocks --display_id 2 --display_port 8889 --input_nc 1 --output_nc 1 --phase train --identity 0 >log_file/biospy.out &
打开spyder看哪里出了问题嘛。
定位：models/cycle_lo_seg_model.py", line 85
19:20~20:00希望把代码调对。
其实我觉得还是直接跑
问题1：“nvidia-smi”命令为什么执行出来结果不对？
不知道
代码为什么会出问题？不知道
我删掉了报错那一行的同步异步的命令。
再丢进服务器试试看。
nohup python train.py --dataroot ./datasets/cell3 --name cell3_spcyclegan --model cycle_lo_seg --no_dropout --which_model_netG resnet_9blocks --display_id 2 --display_port 8889 --input_nc 1 --output_nc 1 --phase train --identity 0 >log_file/cell3.out &
20:44~21:00 调试报错问题
我还是先把PPT做好吧
三、
运行的代码：
python3 train.py --dataroot ./datasets/cell --name cell_cyclegan --model cycle_gan --pool_size 50 --no_dropout