[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 GAN대시보드

안녕하세요..강의를 듣고 있는 학생입니다.DCGAN 의 강의를 실습을 하고자 하는데 구글 drive 에 대한 접근 권한이 필요하여 문의 드립니다.접근 권한 어떻게 신청하면 될지 문의 드립니다.

대학원에 진학을 위하여 공부 중인 대학생입니다. 전공이 달라서 코딩에 대한 부족한 부분이 많습니다.ㅜㅜ강의 중 직접 GAN의 베이스 코드를 직접 짜셨다고 하셨는데 혹시 코드를 공유해주실 수 있으실까요? 많은 도움이 될 것 같습니다.. 

8:33 부근에서, 왜 (Pdata + Pg) / 2 가 왜 Q인지 궁금합니다. 그냥 해당 값을 조작해서 C(G) 값을 KL Divergence 식으로 변환하기 위한 기반 식이라고 생각하면 될까요?

1 : 56 가량에 어떻게 g(z)가 x로 변화되는것이지요?g(z) = x라고 가정하고, 같은 적분 안으로 넣어주는 것인가요?

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled라는 이슈가 생기는데 어떻게 해결하나요?

안녕하세요? DCGAN 실습 후 출력된 이미지 데이터를 시각화해서 보는 부분까지 강의에서 이해할 수 있었는데요, 여기서 훈련 후 이미지를 원본 Dataset 형태처럼 하나씩 생성하고 다운받는 방법이 궁금합니다.

안녕하세요. DCGAN Generator 관련해서 질문이 있습니다.   제너레이터에서 이런 구문이 있는데, Discriminator에서 이미 output 계산한것이 있음에도 다시 작업하는 이유가 궁금합니다. 추가로 주석에서 D를 업데이트해서 다시한다는데 업데이트와 output을 다시 계산하는 것의 의미를 모르겠네요. # Since we just updated D, perform another forward pass of all-fake batch through D output = netD(fake).view(-1)   그리고 추가로, Discriminator에서 output은 .detach()가 있는데 Generator에는 왜 없는건가요? output = netD(fake.detach()).view(-1)

안녕하세요. DCGAN 실습부분 Generator 부분의 shape가 궁금해서 질문드립니다.   아래 코드 부분에 nn.ConvTranspose2d가 어떻게 동작해서 state size가 4x4, 8x8, 16x16이 되는 지 궁금합니다. (ngf*8) x 4 x 4 (ngf*4) x 8 x 8 (ngf*2) x 16 x 16 class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() self.main = nn.Sequential(   # input is Z, going into a convolution nn.ConvTranspose2d( nz, ngf * 8, 4, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf * 8), nn.ReLU(True), # state size. (ngf*8) x 4 x 4 nn.ConvTranspose2d(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf * 4), nn.ReLU(True), # state size. (ngf*4) x 8 x 8 nn.ConvTranspose2d( ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf * 2), nn.ReLU(True), # state size. (ngf*2) x 16 x 16 nn.ConvTranspose2d( ngf * 2, ngf, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf), nn.ReLU(True), # state size. (ngf) x 32 x 32 nn.ConvTranspose2d( ngf, nc, 4, 2, 1, bias=False), nn.Tanh() # state size. (nc) x 64 x 64 )

학습 자료 DCGAN.ipynb 의 LSGAN 부분을 실행했을때 전혀 학습되어 있지 않은 이미지들이 생성됩니다. 분명 바로 윗 부분의 DCGAN은 학습도 잘되고 최종 이미지 결과도 강사님의 영상에 나와 있는 것과 비슷합니다. 그런데, LSGAN 부분이 뭔가 제대로 학습이 되지 않습니다. 코드도 전혀 손댄 부분이 없고, loss 펑션만 BCELoss()에서 MSELoss()로 변경했을 뿐인데, 잘 안되네요. 일단, Training을 하면 output이 아래와 같이 loss값들이 예상대로 나오지 않아요 아래는 최종 결과로 생성된 이미지 입니다.

CGAN 코드의 Line 11 번에서 아래와 같은 오류가 나타납니다. "for i, (images, labels) in enumerate(data_loader): "에 해당하는 부분입니다. dataset  의 차원이 일치 않는 것 같은데, 코드 수정을 부탁합니다.

아랫분의 질문과 똑같은 오류가 DCGAN 코드 실행시 나타납니다. Line 11의 "D network update" 부분에 해당 합니다. 아랫분의 올린 것처럼 추가 줄을 작성하여도 오류가 전 해결이 되지 않는데요.

안녕하세요~ 실습 DCGAN 부분에서 D 네트워크를 업데이트 하는 부분에서 에러가 나는데, 라인별로 타입을 확인하면서 수정하려 했는데, 왜 에러가 나는지 모르겠네요 ㅠㅠ 도움 부탁 드립니다. 

코코님 안녕하세요~  덕분에 GAN에 대한 이해가 생겨 감사드립니다.  제 컴퓨터에서 이미지를 읽으려고 하면 컴퓨터가 멈추는 현상이 발생하네요.. 또는 너무 느리거나요 (모래시계 계속 도는 현상) 아무래도 제 컴퓨터 사양이 좋지 않아 그런 것 같다는 생각이 드네요.  혹시 오픈이 가능하시다면, 코코님이 사용하시는 컴퓨터 사양을 알 수 있을지요? GPU는 무엇을 쓰시는지, 메모리는 어떻게 되시는지..? (혹시 오픈이 어렵다면 답 해주시지 않아도 괜찮습니다 ^^)

안녕하세요 코코님,  네.  하단 에러에 Found 0 files ...라고 나오네요. 그런데 구글 드라이브에서 다운로드 받은 파일이, 사실 해당 폴더 내에 들어 있습니다. 그런데 런타임 에러가 나와서 고민입니다.  혹시 이미지 파일에 문제가 있는지 싶어, 폴더와 파일을 지우고 새로 만들었지만 그래도 인식을 하지 못하네요. 

이 부분에서 에러가 납니다. transforms.Normalize  어떻게 수정해야 할지.. 확인 부탁 드립니다. 

cpu로 돌릴 경우, 이 부분을 수정하면 될까요??  device = torch.device("cpu")

안녕하세요.  GAN을 Audio 영역에도 활용한 예가 있을까요? 이미지에 활용한 예는 많이 찾을 수 있는데, 오디오에 활용한 예는 드물어서 질문 드립니다.  

실습 노트북이 강의자료 목록에 없는 것 같은데,, 혹시 어디서 받을 수 있는 지 여쭤봐도 될까요~!?

안녕하세요, 좋은 강의 감사드립니다. 혹시 여쭤보고 싶은 사항이 있는데 이메일 부탁드려도 괜찮을지요?

올려주신 코드 속에 celeba 가 올려진 구글 드라이브에 가면 파일이 너무 커서 다운받을 수 없다고 뜹니다. 파일을 다운받아 올려주신 코드에 적용시키려면 어떻게 해야 하나요?