Learning今回はDCGANをCelebAのデータで試してみた。このデータもよく見るけど使うの始めてだな。MNISTのGANと違ってカラー画像でサイズも大きいので少し修正が必要。Driveを使って画像ファイルを提供している。ブラウザ上から直接ダウンロードしてきてもよいが、AWSなどクラウド環境を使っているときはいちいちローカルにダウンロードしてそれをAWSにアップするのが面倒だ。コマンドラインツールでAWS上に直接ダウンロードしたくて少し悩んだ。Driveのファイルしか操作できない。他人のファイルを共有して自分のところに持ってきてもダウンロードできなかった。Driveのファイルをコマンドライン上からダウンロードできることがわかった。ファイルのIDを変えればCelebA以外のデータもダウンロードできるのでとても便利だ。大きくなったのでネットワークの出力サイズが少し違うが、基本的にはこれまでと同じ。xデータロードCelebAは画像サイズがそろっていないのでデータ変換が必要。画像の中心の160x160ピクセルをクロップして、それを64x64にリサイズする処理が入る。画像が入ったディレクトリ(data/celebA)から直接データを読み込むにはImageFolderが使える。変換後の画像を描画するとこんな感じ。padding=1))plt.axis('off')訓練スクリプトは、GAN(2018/3/4)と同じなので省略。実験結果まずは学習曲線。これまでと同じでGeneratorがDiscriminatorに負ける感じで徐々に推移する。危ない人(笑)もいるけどうまく生成できている。AutoencoderAutoencoderの実験!MNISTで試してみよう。»プロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。)はてなブログをはじめよう!aidiaryさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。