pip install -r requirements.txt установит зависимости(возможно, я какую-нибудь пропустил)
config.py
Заполняем согласно комментам
change.py
Этот скрипт подготовит изображения для обучения. Запускать нужно только 1 раз для датасета, а не перед каждым обучением
train.py
Просто запускаем, можно поменять максимальное число эпох. Дальше запускаем тензорборд
запускаем tensorboard --logdir tb_logs и смотрим картинки(сверху Images).В центре это то, что сгенерировалось. Как только нас устроило,
берем в папке chkpts чекпоинт и радуемся жизни.
Пример того, как получить предсказания с помощью чекпоинта eval.py
Если хотите поэксперементировать с сеткой, то меняете в Gan.py ти строчки :
self.generator = UnetGenerator(1, 3, num_downs=3, ngf=12) #менять num_downs и ngf
self.discriminator =NLayerDiscriminator(4, ndf=36, n_layers=3)# менять ndf, n_layers
Лучше менять ngf и ndf