OrangeCat12352/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
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OrangeCat12352 2026-03-12 21:19:45 +08:00
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- 对于Conda用户, 请执行以下操作 - 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` - 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` - 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 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 对于其他用户，可参考原始网站的安装说明
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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 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 ```python
opt2sar opt2sar
├── trainA ├── trainA