处理 GAN 训练输出的最佳方式是什么？答案

【问题标题】：What's the best way of handling the GAN training output?处理 GAN 训练输出的最佳方式是什么？
【发布时间】：2021-01-08 23:10:55
【问题描述】：

监督 GAN 的训练通常不仅涉及输出指标，还涉及在一定时期间隔内输出图像。我的申请还涉及打印表格。我使用 jupyter 笔记本，但仅将其全部打印在笔记本上会使每个实验的每个笔记本都太大（+100 MB），并且互联网浏览器会因此而变慢并经常崩溃。

我想通常的做法是将图像输出保存在其他地方（使用张量板或纯图像文件），但这对我来说并不理想，因为我喜欢将每个图像与文本/表格输出一起观察相对于它的时代。如果我可以将整个训练输出保存到一个文件中会更好，这样我就可以向下滚动它，用文本/表格/图像观察每个时期的输出，就像 jupyter notebook 输出一样。有没有办法实现这个？或者也许是我没有考虑的更好方法？

谢谢你，如果这个问题不充分，我们深表歉意。如果有，请告诉我，我会删除它。

【问题讨论】：

请不要破坏您的问题。被破坏的问题对未来的访问者没有用处，因为未来的访问者将不得不打开修订历史。谢谢！

标签： python tensorflow jupyter-notebook pytorch generative-adversarial-network

【解决方案1】：

嗯，这是一个偏好问题，人们喜欢如何拥有它。当我训练一个 GAN 时，我以以下方式处理它，对于损失和其他此类值，我将它们简单地打印在每个 epoch 的笔记本上，就像我们对任何其他模型所做的那样，我将生成由generator 并将其保存到文件夹以检查生成器是否变得更好。但是为了让我更容易观察这些图像，我对这些图像使用了有意义的标签，我在标签中包含了时代编号，这有助于快速浏览图像。然而，浏览这些图像会有点乏味，所以为了让它更舒服一点，我已经合并了每个时期（比如说 500 个）产生的所有图片并制作了一个视频，这看起来很酷。我发现这种训练我的 GAN 并产生其输出的方式非常容易，但正如我所说，这将是一个偏好问题。

这是代码- https://github.com/khalidsaifullaah/Classic-Deep-Learning-Models/tree/master/GAN

【讨论】：