适用于小型和高分辨率图像集的快速稳定的GAN-pytorch 该文件的正式pytorch实施“走向更快，更稳定的GAN训练，以实现高保真的少量拍摄图像合成”，可在找到该文件。 0.数据 本文中使用的数据集可以在上找到。 在对20多个数据集进行测试后，每个数据集的图像少于100个，该GAN会收敛到其中的80％。 对于该GAN可以收敛的数据集，我仍然无法总结出明显的“良好属性”模式，请随时尝试使用您自己的数据集。 1.说明 该代码的结构如下： models.py：所有模型的结构定义。 operation.py：培训过程中的辅助功能和数据加载方法。 train.py：代码的主要条目，执行此文件以训练模型，中间结果和检查点将自动定期保存到文件夹“ train_results”中。 eval.py：将图像从受过训练的生成器生成到文件夹中，该文件夹可用于计算FID分数。 基准测试：我们用

Axure制作版本：8.1（兼容Axure9.0） 产品类型：该组件的icon图标包含医疗行业、教育行业常用的高保真图标。 UI设计师和产品经理都可复用 当前版本：V1.1

诸如GAN之类的生成模型的评估是深度学习研究的重要组成部分。 在2D图像生成领域，三种方法得到了广泛传播：初始分数（aka IS） ，弗雷谢特初始距离（aka FID） 和内核初始距离（aka KID） 。 这些指标尽管具有清晰的数学和算法描述，但最初是在TensorFlow中实现的，并继承了框架本身的一些属性（请参阅Interpolation）和它们所依赖的代码（请参见Model）。 这些设计决策已有效地纳入评估协议，并成为度量标准规范的固有组成部分。 结果，希望在生成建模中与最新技术进行比较的研究人员被迫使用原始度量标准作者的代码库进行评估。 虽然可以在PyTorch和其他框架中重新实现指标，但是它们不能提供适当级别的保真度，因此使其不适合报告结果并将其与其他方法进行比较。 该软件旨在在PyTorch中提供上述指标的epsilon精确实现，从而消除与生成模型评估和开发相关的不便

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