base_options 通用选项

  • dataroot 图片数据位置，应该有一些子文件夹，包括 trainA, trainB, valA, valB, 等等
  • batchSize 每一个batch中图片数据的数量
  • loadSize 把图片缩放到这个尺寸
  • fineSize 把图片裁剪到这个尺寸
  • input_nc 输入图片的通道数
  • output_nc 输出图片的通道数
  • ngf 生成器第一个卷积层有多少个卷积核
  • ndf 判别器第一个卷积层有多少个卷积核
  • which_model_netD 判别器网络选用那个模型
  • which_model_netG 生成器网络选用哪个模型
  • n_layers_D 只在 which_model_netD==n_layers 条件下使用
  • gpu_ids 使用哪几个gpu 比如0 0,1,2, 0,2。如果是使用CPU 就是 -1
  • name 本实验的名字，用来给模型和生成的样本命名
  • dataset_mode 选择数据集加载的模式，有[unaligned | aligned | single | v]四种可选
  • model 总体上选择哪种模型 有 cycle_gan, pix2pix, test 三种可选
  • which_direction cycleGan选择哪个方向，默认是AtoB, 有 AtoB 和BtoA 可选
  • nThreads 加载数据集的线程数
  • checkpoints_dir 检查点文件的保存位置
  • norm install 标准化 还是 批标准化
  • serial_batches 是否按照数据集原本的顺序获取一个批次的数据，如果是False就是随机获取数据
  • display_winsize 展示图片的窗口的大小
  • display_id 展示图片的窗口的id
  • display_port 本地服务器运行在哪个端口上
  • no_dropout 生成器不使用 dropout
  • max_dataset_size 每个数据集允许载入的最大样本数量
  • resize_or_crop 图片的处理模式，有[resize_and_crop|crop|scale_width|scale_width_and_crop] 可选
  • no_flip 是否要使用图像翻转对数据进行扩充
  • init_type 网络参数初始化的方法 有 [normal|xavier|kaiming|orthogonal] 可选