学习笔记 GAN004:DCGAN main.py

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import os #引用操作系统函数文件 import scipy.misc #引用 scipy 包 misc 模块 图像形式存取数组 import numpy as np #引用 numpy 包 矩阵计算 from model import DCGAN #引用 model 文件 DCGAN 类 from utils import pp, visualize, to_json, show_all_variables #引用 utils 文件 pp 对象，visualize, to_json, show_all_variables 方法 import tensorflow as tf #引用 tensorflow flags = tf.app.flags #接受命令行传递参数，相当于接受 argv。第一个是参数名称，第二个参数是默认值，第三个是参数描述 flags.DEFINE_integer("epoch", 25, "Epoch to train [25]") #训练轮数 25 flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.0002, "Learning rate of for adam [0.0002]") #adam 优化器 学习速率 0.0002 flags.DEFINE_float("beta1", 0.5, "Momentum term of adam [0.5]") #adam 优化器 动量(参数移动平均数) 0.5 flags.DEFINE_integer("train_size", np.inf, "The size of train images [np.inf]") #训练画像尺寸，默认无限大正数 flags.DEFINE_integer("batch_size", 64, "The size of batch images [64]") #图像批大小 64 flags.DEFINE_integer("input_height", 108, "The size of image to use (will be center cropped). [108]") #输入图像高度 108 均衡的缩放图像（保持图像原始比例），使图片的两个坐标（宽、高）都大于等于 相应的视图坐标（负的内边距）。图像则位于视图的中央。 flags.DEFINE_integer("input_width", None, "The size of image to use (will be center cropped). If None, same value as input_height [None]") #输入图像宽度，None 与高度相同 flags.DEFINE_integer("output_height", 64, "The size of the output images to produce [64]") #输出图像高度 64 flags.DEFINE_integer("output_width", None, "The size of the output images to produce. If None, same value as output_height [None]") #输出图像宽度，None 与高度相同 flags.DEFINE_string("dataset", "celebA", "The name of dataset [celebA, mnist, lsun]") #数据集名称 celebA mnist lsun flags.DEFINE_string("input_fname_pattern", "*.jpg", "Glob pattern of filename of input images [*]") #图片文件名的搜索扩展名 flags.DEFINE_string("checkpoint_dir", "checkpoint", "Directory name to save the checkpoints [checkpoint]") #检查点目录名 flags.DEFINE_string("sample_dir", "samples", "Directory name to save the image samples [samples]") #图片样本保存目录名 flags.DEFINE_boolean("train", False, "True for training, False for testing [False]") #训练流程开关 flags.DEFINE_boolean("crop", False, "True for training, False for testing [False]") #训练流程开关 flags.DEFINE_boolean("visualize", False, "True for visualizing, False for nothing [False]") #可视化开关 FLAGS = flags.FLAGS def main(_): #主程序 pp.pprint(flags.FLAGS.__flags) #打印命令行参数 if FLAGS.input_width is None: #如果没有配置输入图像宽度 FLAGS.input_width = FLAGS.input_height #把输入图像高度作为宽度 if FLAGS.output_width is None: #如果没有配置输出图像宽度 FLAGS.output_width = FLAGS.output_height #把输出图像高度作为宽度 if not os.path.exists(FLAGS.checkpoint_dir): #如果检查点目录不存在 os.makedirs(FLAGS.checkpoint_dir) #创建检查点目录 if not os.path.exists(FLAGS.sample_dir): #如果样本目录不存在 os.makedirs(FLAGS.sample_dir) #创建样本目录 #gpu_optiOns= tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) #设置 GPU 显存占用比例 run_cOnfig= tf.ConfigProto() #获取配置对象 run_config.gpu_options.allow_growth = True #GPU 显存占用按需增加 with tf.Session(cOnfig=run_config) as sess: #指定配置构建会话 if FLAGS.dataset == 'mnist': #如果指定数据集为 mnist dcgan = DCGAN( #构建 DCGAN sess, #提定会话 input_width=FLAGS.input_width, input_height=FLAGS.input_height, output_width=FLAGS.output_width, output_height=FLAGS.output_height, batch_size=FLAGS.batch_size, sample_num=FLAGS.batch_size, y_dim=10, #标签维度为 10 dataset_name=FLAGS.dataset, input_fname_pattern=FLAGS.input_fname_pattern, crop=FLAGS.crop, checkpoint_dir=FLAGS.checkpoint_dir, sample_dir=FLAGS.sample_dir) else: dcgan = DCGAN( #构建 DCGAN,不指定标签维度 sess, input_width=FLAGS.input_width, input_height=FLAGS.input_height, output_width=FLAGS.output_width, output_height=FLAGS.output_height, batch_size=FLAGS.batch_size, sample_num=FLAGS.batch_size, dataset_name=FLAGS.dataset, input_fname_pattern=FLAGS.input_fname_pattern, crop=FLAGS.crop, checkpoint_dir=FLAGS.checkpoint_dir, sample_dir=FLAGS.sample_dir) show_all_variables() #显示所有参数 if FLAGS.train: #如果是训练 dcgan.train(FLAGS) #指定参数执行构建 DCGAN 训练方法 else: #如果是测试 if not dcgan.load(FLAGS.checkpoint_dir)[0]: #在检查点目录没有检查点文件，即没有已训练好的模型 raise Exception("[!] Train a model first, then run test mode") #抛出异常：请先训练模型再执行测试 # to_json("./web/js/layers.js", [dcgan.h0_w, dcgan.h0_b, dcgan.g_bn0], #JSON 格式化：w,b,gbn # [dcgan.h1_w, dcgan.h1_b, dcgan.g_bn1], # [dcgan.h2_w, dcgan.h2_b, dcgan.g_bn2], # [dcgan.h3_w, dcgan.h3_b, dcgan.g_bn3], # [dcgan.h4_w, dcgan.h4_b, None]) # Below is codes for visualization OPTION = 1 visualize(sess, dcgan, FLAGS, OPTION) #执行可视化方法，传入会话、DCGAN、配置参数，选项 if __name__ == '__main__': #如果直接执行本脚本文件，运行以下代码，一般作调试用。如果作为其它脚本模块引入，则不执行以下代码 tf.app.run() #运行 APP.run 解析 FLAGS，执行 main 方法 

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