Github|基于 Jittor 的 GAN 模型库
點(diǎn)擊上方“算法猿的成長“,關(guān)注公眾號(hào),選擇加“星標(biāo)“或“置頂”
總第 142 篇文章,本文大約?1300?字,閱讀大約需要 5?分鐘
前言
今天介紹一個(gè) Github 項(xiàng)目---集成了 27 種 GAN 模型的 Jittor-GAN,項(xiàng)目地址:
https://github.com/Jittor/gan-jittor?u=2181051220&m=4512179795555993&cu=2181051220&ru=1402400261&rm=4512157284683484
包含了從 2014 年最開始的 GAN 算法模型代碼,到 2019 年的的一個(gè) GAN 模型代碼,其中有非常著名的 Pix2Pix,CycleGAN,StarGAN 等,也有比較冷門點(diǎn)的 GAN 模型算法。
下面就簡單介紹一下這個(gè) Github 項(xiàng)目。
簡介
本項(xiàng)目的代碼基于 Pytorch-GAN,項(xiàng)目地址:https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN
我們的 GAN模型庫--Jittor-GAN 支持 27 種 GAN 模型,下面這份表格是來自谷歌學(xué)術(shù)的最新引用情況。GAN 是從 2014 年提出,然后產(chǎn)生了很多優(yōu)秀的 GAN 的改進(jìn)工作。這 27 種 GAN 算法總共被引用了 60953 次,平均每篇論文被引用 2176 次。
我們還對(duì)比了基于 Jittor 的 GAN 模型庫和 Pytorch 的性能,結(jié)果如下所示,圖中的數(shù)字表示 Jittor 實(shí)現(xiàn)的模型相對(duì)于 Pytorch 的速度提升情況,最快的情況是提升了 283%,平均提升速度也是 185%。
在另一個(gè)展示角度,假設(shè) Pytorch 需要的訓(xùn)練時(shí)間是 100 個(gè)小時(shí),而 Jittor 實(shí)現(xiàn)的 GAN 模型代碼訓(xùn)練時(shí)間會(huì)少很多,最快的 GAN 模型只需要 35 個(gè)小時(shí),平均需要 57 小時(shí)。
另外,代碼里使用到的 Jittor,其官網(wǎng)地址:
http://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/
官網(wǎng)對(duì) Jittor 的介紹:
Jittor 是一個(gè)基于即時(shí)編譯和元算子的高性能深度學(xué)習(xí)框架,整個(gè)框架在即時(shí)編譯的同時(shí),還集成了強(qiáng)大的Op編譯器和調(diào)優(yōu)器,為您的模型生成定制化的高性能代碼。
Jittor前端語言為Python。前端使用了模塊化的設(shè)計(jì),類似于PyTorch,Keras,后端則使用高性能語言編寫,如CUDA,C++。
安裝
安裝的命令如下:
$?git?clone?https://github.com/Jittor/gan-jittor.git $?cd?gan-jittor/ $?sudo?python3.7?-m?pip?install?-r?requirements.txt模型使用樣例
這里簡單舉個(gè)例子來介紹如何運(yùn)行這些 GAN 算法,這里以 CycleGAN 為例子,在 Jittor-GAN 的代碼實(shí)現(xiàn)地址:
https://github.com/Jittor/gan-jittor/blob/master/models/cyclegan/cyclegan.py
運(yùn)行代碼例子如下,首先是下載對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集,然后找到對(duì)應(yīng)的文件夾,運(yùn)行相應(yīng)的代碼
$ cd data/ $ bash download_cyclegan_dataset.sh monet2photo $ cd ../models/cyclegan/ $ python3.7 cyclegan.py --dataset_name monet2photo其他模型的使用例子也是如上所示
最后,該項(xiàng)目地址可以直接點(diǎn)擊文章末尾底部”閱讀原文“,或者也可以后臺(tái)回復(fù)【jittor_gan】,獲取項(xiàng)目代碼的網(wǎng)盤鏈接。
精選AI文章
1.??2020年計(jì)算機(jī)視覺學(xué)習(xí)指南
2.?是選擇Keras還是PyTorch開始你的深度學(xué)習(xí)之旅呢?
3.?編寫高效的PyTorch代碼技巧(上)
4.?編寫高效的PyTorch代碼技巧(下)
5.?深度學(xué)習(xí)算法簡要綜述(上)
6.?深度學(xué)習(xí)算法簡要綜述(下)
7.?10個(gè)實(shí)用的機(jī)器學(xué)習(xí)建議
8.?實(shí)戰(zhàn)|手把手教你訓(xùn)練一個(gè)基于Keras的多標(biāo)簽圖像分類器
精選python文章
1.??python數(shù)據(jù)模型
2.?python版代碼整潔之道
3.?快速入門 Jupyter notebook
4.?Jupyter 進(jìn)階教程
5.?10個(gè)高效的pandas技巧
精選教程資源文章
1.?[資源分享] TensorFlow 官方中文版教程來了
2.?[資源]推薦一些Python書籍和教程,入門和進(jìn)階的都有!
3.?[Github項(xiàng)目推薦] 推薦三個(gè)助你更好利用Github的工具
4.?Github上的各大高校資料以及國外公開課視頻
5.?GitHub上有哪些比較好的計(jì)算機(jī)視覺/機(jī)器視覺的項(xiàng)目?
歡迎關(guān)注我的微信公眾號(hào)--算法猿的成長,或者掃描下方的二維碼,大家一起交流,學(xué)習(xí)和進(jìn)步!
?如果覺得不錯(cuò),在看、轉(zhuǎn)發(fā)就是對(duì)小編的一個(gè)支持!
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的Github|基于 Jittor 的 GAN 模型库的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 计算机安全基础:认证技术知识笔记
- 下一篇: 电脑计算机网络由基础到深入常用知识集锦!