CNTK ImageDeserializer和DCGAN示例

我正在修改此示例https://github.com/Microsoft/CNTK/blob/master/Tutorials/CNTK_206B_DCGAN.ipynb以使用png MNIST文件（而不是教程使用的平面1d陣列圖像輸入）。我用ImageDeserializer（和地圖文件來加載數據）：CNTK ImageDeserializer和DCGAN示例

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)

我改變了輸入輸出到鑑別期望28x28圖像（與發電機的輸出）。看到代碼在這裏：https://github.com/olgaliak/cntk-cyclegan/blob/master/trainDCGan.py

問題是，trainDCGan.py現在正在產生噪音。感謝你的幫助！

來源

2017-05-15 OlgaLi

您是否可以驗證minibatch樣本中出來的數據的形狀是否正確，並根據您的期望呈現數字圖像。 –

問題一旦解決，我就可以解決了1）在ImageDeserializer中切換到使用過的3個通道 2）改變了網絡架構，使用2d strides \ kernels代替1d。 This commit突出顯示使事情工作的變化。

來源

2017-05-18 05:49:37 OlgaLi

CNTK ImageDeserializer和DCGAN示例

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