CNTK ImageDeserializer 和 DCGAN 示例

Question

我正在修改此示例 https://github.com/Microsoft/CNTK/blob/master/Tutorials/CNTK_206B_DCGAN.ipynb 以处理 png MNIST 文件（而不是教程使用的平面一维数组图像输入）。我使用 ImageDeserializer（和映射文件来加载数据）：

def create_mb_source(map_file, image_dims, num_classes, randomize=True):
transforms = [
    xforms.scale(width=image_dims[2], height=image_dims[1], channels=image_dims[0], interpolations='linear')]
return MinibatchSource(ImageDeserializer(map_file, StreamDefs(
    features=StreamDef(field='image', transforms=transforms),
    labels=StreamDef(field='label', shape=num_classes))),
                       randomize=randomize)

我将 Discriminator 的输入输出更改为期望 28x28 图像（以及 Generator 的输出）。请参阅此处的代码：https://github.com/olgaliak/cntk-cyclegan/blob/master/trainDCGan.py

问题是 trainDCGan.py 现在正在产生噪音。感谢您的帮助！

Answer 1

问题已经解决了 1) 切换到 ImageDeserializer 中使用的 3 个通道 2) 将网络架构更改为使用 2d strides\kernels 而不是 1d。 This commit 突出显示使事情正常进行的更改。

CNTK ImageDeserializer 和 DCGAN 示例

CNTK ImageDeserializer and DCGAN sample

cntk

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