DCGAN-tensorflow环境搭建

1.安装软件

python 3.5.8

2.创建虚拟环境

python -m venv D:DcganPython35TF

3.安装环境先激活虚拟环境

D:DcganPython35TFscripts>activate

安装环境

使用中国科技大学的源进行安装

pip install -r dcgan.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

dcgan.txt

Django==2.2.24
image==1.5.33
numpy==1.18.5
opencv-python==4.4.0.42
Pillow==7.2.0
protobuf==3.17.2
pytz==2021.1
scipy==1.2.1
six==1.16.0
sqlparse==0.4.1
tensorflow==0.12.1
tqdm==4.61.0

4.下载DCGAN-tensorflow

git clone https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow.git

或者

git clone https://gitee.com/jy13101314/DCGAN-tensorflow.git

5.下载celebA

下载数据集celebA,打开下述页面下载img_align_celeba.zip

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html

解压数据到datacelebA文件夹，目录结构为：

DCGAN-tensorflowdatacelebA0001.jpg

6.修改代码

main.py

70行
with open(os.path.join(FLAGS.out_dir, 'FLAGS.json'), 'w') as f:
    flags_dict = {k:FLAGS[k].value for k in FLAGS}
    json.dump(flags_dict, f, indent=4, sort_keys=True, ensure_ascii=False)

改为：

with open(os.path.join(FLAGS.out_dir, 'FLAGS.json'), 'w') as f:
    #flags_dict = {k:FLAGS[k].value for k in FLAGS}
    #json.dump(flags_dict, f, indent=4, sort_keys=True, ensure_ascii=False)
    json.dump(flags.FLAGS.__flags, f, indent=4, sort_keys=True, ensure_ascii=False)

utils.py

新增：
import PIL

94行 
 im = Image.fromarray(x[j:j+crop_h, i:i+crop_w])
  return np.array(im.resize([resize_h, resize_w]), PIL.Image.BILINEAR)

改为

im = Image.fromarray(np.uint8(x[j:j+crop_h, i:i+crop_w]))
  #return np.array(im.resize([resize_h, resize_w]), PIL.Image.BILINEAR)
  return np.array(im.resize([resize_h, resize_w], PIL.Image.BILINEAR))

104行  
im = Image.fromarray(image[j:j+crop_h, i:i+crop_w])
  return np.array(im.resize([resize_h, resize_w]), PIL.Image.BILINEAR)/127.5 - 1.

改为

   im = Image.fromarray(np.uint8(image[j:j+crop_h, i:i+crop_w]))
  #return np.array(im.resize([resize_h, resize_w]), PIL.Image.BILINEAR)/127.5 - 1.
  return cropped_image/127.5 - 1.

7.运行

python main.py

DCGAN-tensorflow环境搭建

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