数据准备
需要一个root_dir,下面有trainA，trainB两个文件夹
只运行训练py文件可以不需要testA，testB
git clone 从官方原文github克隆到本地来
git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
cd pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
安装依赖
For pip users, please type the command pip install -r requirements.txt
For Conda users, you can create a new Conda environment using conda env create -f environment.yml
更改参数
pycharm - run - edit cofiguration
用pycharm打开后更改train.py输入参数
dataroot:你的root_dir地址
name：本次训练项目名称，会在checkpoint文件夹下保存
model：用的模型，默认cycle_gan
--dataroot your_dir --name RIN_ct_to_mr_cyclegan --model cycle_gan
其他参数可在option文件夹下三个py文件按需更改
这两个加起来是总的训练轮数（上面是初始学习率训练几轮，下面是递减几轮）
可视化设置
conda进入虚拟环境pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
python -m visdom.server
如果出现端口占用：
执行命令：netstat -tunlp
然后找到占用8097端口的PID kill -9 PID
完成后出现You can navigate to http://localhost:8097
一直保持这个终端处于开启状态
训练
运行train.py
标签：pix2pix,cycleGAN,py,CycleGAN,--,pytorch,使用,dir From： https://www.cnblogs.com/xyf9474/p/17005822.html