pytorch-pggan:GAN渐进式增长的直接实现-源码

纸 ： 您会在一些关键功能中找到一些有用的注释，这可能有助于从本文中找到详细的说明。 ENV： 操作系统：Win10 的Python 3.6.3 CUDA 8.0 pytorch Windows-py3.6-cuda8 PIL 4.3.0 numpy的1.13.3 如何使用 ： Gen Image数据集：首先下载CelebA，然后在train.py文件中运行“ gen_classified_images”功能。 if __name__ == "__main__": gen_classified_images(r"E:\workspace\datasets\CelebA\Img\img_align_celeba", centre_crop=True, save_to_local=True) 此功能只是调整原始图像的大小，如果您想测试CelebA-HQ数据集，请遵循说