https://github.com/salu133445/binarygan

数据集

使用sharedarray生成数据集，通过

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python3 ./training_data/load_mnist_to_sa.py ./training_data/mnist/ --merge --binary

其实是将文件存放在了/dev/shm里，默认文件为/dev/shm/_binarized_mnist_x

config开发模式

配置项都存放在config.py中了。

版本升级tf1.0->2.0

将import tensorflow as tf替换为

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()

即可

model: binarygan, gan gan_type: gan, wgan, wgan-gp

ld

apt install cuda-nvrtc-dev-10-2 libnvinfer-plugin-dev

tfds

data, info = tfds.load(‘datasetn_name’,with_info) 注意data中的格式完全由info指定，所以info必看。 data: dict info: DatasetInfo

data字典格式由info的splits字段定义，如训练集和测试集(train/test)

train: Dataset/DatasetV1Adapter test: Dataset/DatasetV1Adapter

数据集格式由info的features字段定义，如image和label，如此才得能得到x,y数据。

数据在某些维度上可能是1,需要处理： tf.squeeze() np.squeeze()

数据的类型也可能要转换 tf.cast() np.narray.astype()