From 0593f2a8adc12aa90cc8f2fdf97667d915b0e0c1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: OrangeCat12352 Date: Thu, 12 Mar 2026 21:19:45 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0=20README.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 5 +++-- 1 file changed, 3 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index d7a1ae3..56c0331 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -17,7 +17,8 @@ - 对于Conda用户, 请执行以下操作 - 在终端中创建虚拟环境, 环境名为pytorch-img2img `conda env create -f environment.yml` - 激活该虚拟环境 `conda activate pytorch-img2img` - +若要使用显卡训练，其一，在终端中输入nvidia-smi检查显卡的cuda版本号，安装对应版本的pytorch +其二，注意检查安装的pytorch是否是带有cuda的版本，比如 pytorch pytorch/linux-64::pytorch-1.12.1-py3.9_cuda11.3_cudnn8.3.2_0 如果执行上述操作后运行代码显示缺少XXX模块,或者XXX模块安装失败, 可在该虚拟环境中使用 `pip install XXX` 单独安装对应的模块。注意要先激活虚拟环境，在虚拟环境中进行安装 对于其他用户，可参考原始网站的安装说明 @@ -26,7 +27,7 @@ 预训练模型[下载地址](https://pan.baidu.com/s/1KwTuWVrqLLSuza_xCoJZLg?pwd=icqh), 主要是飞机和车辆SAR目标生成 -在datasets/opt2sar目录下创建四个文件夹, trainA, trainB, TestA, TestB, 存放用来训练的SAR图片, 用来训练的光学图片, 用来测试的SAR图片和光学图片。由于是采用CycleGAN模型进行训练, 因此文件夹A和B中的图片不要求一一对应。数据集结构如下 +在datasets/opt2sar目录下创建四个文件夹, trainA, trainB, TestA, TestB, 存放用来训练的光学图片, 用来训练的sar图片, 用来测试的光学图片和sar图片。由于是采用CycleGAN模型进行训练, 因此文件夹A和B中的图片不要求一一对应。数据集结构如下 ```python opt2sar ├── trainA