metrics:IS，FID得分Pytorch和TF实施，TF实施是官方包装的包装-源码

指标 此仓库包含有关IS和FID分数的信息/实现（PyTorch，Tensorflow）。 这是一个方便的工具箱，您可以轻松地将其添加到项目中。 TF实施旨在计算与官方报告中报告的输出完全相同的输出。 讨论/公关/问题非常受欢迎。 用法 将此metrics/文件夹放入您的项目中，并参见下文（Pytorch），以及每个.py的标题注释以供使用。 我们还需要在下载一些文件，有关更多详细信息，请参见 。 TF的实现（几乎与官方相同，只是更改了界面，可以在论文中进行报告） ：初始分数 分数 ：计算统计信息（mu，sigma） Pytorch实施（无法在论文中提供报告，但可以快速浏览） 要求 pytorch，torchvision，scipy，numpy，tqdm 起始分数，当n_split = 10时，对于CIFAR-10火车数据的mean=9.67278, std=0.149