pytorch/examples

Changes needed to run DCGAN 32x32

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#486 geöffnet am 29. Dez. 2018

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Beschreibung

I'm trying to run the DCGAN on Imagenet 32x32, but am running into problems.

If I just change the --imageSize to 32, then the convolutional layers break and I get the error RuntimeError: sizes must be non-negative. I changed the kernel size of the final Generator layer to 1 and the kernel size of the final Discriminator layer to 2 (as per @rajaswa in this related isssue) but then I get a size mismatch error ValueError: Target and input must have the same number of elements. target nelement (64) != input nelement (256). I haven't made any other changes to main.py as I want to establish a baseline model.

What other changes to the parameters/Generator/Discriminator do I need?

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuchen Sie die DCGAN Implementierung in pytorch/examples, insbesondere die Generator und Diskriminator Layer. Überprüfen Sie die korrekte Architektur für 32x32 Eingaben, indem Sie Kernelgrößen, Schritte und Padding anpassen, um sicherzustellen, dass die Ausgabetensoren mit den erwarteten Dimensionen übereinstimmen. Verfolgen Sie den Vorwärtsdurchlauf, um die genaue Quelle der Größenkonflikte zu identifizieren.
Tech Stack
pythonpytorch
Domain
machine learningcomputer vision
Issue Type
Fehler
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
2
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-3 Stunden
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Meist klar
Voraussetzungen
PythonPyTorchGit
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
50