AI开发平台MODELARTS-数据域迁移:CycleGan算子概述

时间：2023-12-15 17:32:44

AI开发平台MODELARTS 数据增强

基于CycleGAN用于生成域迁移的图像，即将一类图片转换成另一类图片，把X空间中的样本转换成Y空间中的样本。CycleGAN可以利用非成对数据进行训练。模型训练时运行支持两个输入，分别代表数据的原域和目标域，在训练结束时会生成所有原域向目标域迁移的图像。

图1 CycleGan算子

表1 CycleGan算子高级参数
参数名	默认值	参数说明
do_validation	True	是否做数据校验，默认为True，表示数据生成前需要做数据校验，否则只做数据生成。
image_channel	3	生成图像的通道数。
image_height	256	图像相关参数：生成图像的高，大小需要是2的次方。
image_width	256	图像相关参数：生成图像的宽，大小需要是2的次方
batch_size	1	训练相关参数：批量训练样本个数。
max_epoch	100	训练相关参数：训练遍历数据集次数。
g_learning_rate	0.0001	训练相关参数：生成器训练学习率。
d_learning_rate	0.0001	训练相关参数：判别器训练学习率。
log_frequency	5	训练相关参数：日志打印频率（按step计数）。
save_frequency	5	训练相关参数：模型保存频率（按epoch计数）。
predict	False	是否进行推理预测，默认为False。如果设置True，需要在resume参数设置已经训练完成的模型的obs路径。
resume	empty	如果predict设置为True，需要填写Tensorflow模型文件的obs路径用于推理预测。当前仅支持“.pb”格式的模型。示例：obs://xxx/xxxx.pb。默认值为empty。