tongchangD

大佬，求教于BSRGAN训练相关问题

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请问训练BSRGAN使用的数据量，patch_size，以及时间是多少； 我现在分为两步骤训练模型， 第一步骤使用的 python main_train_psnr.py --opt options/train_bsrgan_x4_psnr.json，差不多到480000iter， 第二步骤使用的 python main_train_gan.py --opt options/train_bsrgan_x4_gan.json，差不多到 330000iter， 测试第一步骤的结果发现超分结果没啥变化，已经趋向于稳定了，但测试第二步骤的超分模型时发现，iter仅仅相差5000，超分结果就非常不一样，请问这是因为使用 discriminator_unet 作为判别器的原因还是其他原因？ 突然发现 readme下面写的 使用的*_E.pth 比*_G.pth 稳定，而我使用的*_G.pth

请问代码里面没有训练过程可视化的代码吗 例如 使用tensorboard， 直接保存在 train.log 中 似乎不是很能直观感受

您好,最近拜读您的DAFL 代码

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介绍是 无需训练数据的网络压缩技术 DAFL 但我在看代码的时候发现 在 DAFL-train.py中 有 行代码为 ``` teacher = torch.load(opt.teacher_dir + 'teacher').cuda() # 获得教师网络 ``` 而此处的teacher 是加载的 teacher-train.py 中保存的代码,请问是否需要先训练teacher ,然后再根据teacher 训练student 对于这篇论文我的理解是 先创建一个大参数网络teacher,然后再定义一个小网络student,再利用一个生成器Generator,将随机数转换为图片格式, 经过teacher和student 两个网络不断拟合结果,让student和teacher的输出尽量一致.最终保存student作为压缩网络. 但是 下面 的代码我又没看太懂,想哭...

有关于paddle和paddlegan

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请问，只提供.pdparams参数文件和程序代码，能转出pdiparams和pdmodel文件吗？ 进而再转出为onnx，再转为tensorrt吗

上色模型转onnx

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请问有前辈将deoldify上色模型转为onnx吗

Deoldify训练代码复现

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请问有没有大哥复现过 Deoldify的训练代码

训练相关

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您好 首先谢谢您的奉献； 我对训练有个小疑问，MoCo模型是第一步训练的，请问第二步中通过MoCo得到R参数有没有计入反向传播算法中？

环境

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能否提供一下代码的环境,以及程序版本

今年定了,还没用多久就开始被禁了,完全没有效果 完全订阅不成功,邮箱联系客服,也是石沉大海 github来找找看有没有解决方式,发现这,有推广的.求解决

数据集放在csdn上，需要数据 请移步 [网址](https://download.csdn.net/download/tcd1112/12357994) ，我已经手动调整四次积分了，如果积分过高。恰逢自己没有足够积分请去 某宝网 找 代下载。关于数据集的issues 请别提了。非常感谢