train_options 训练使用的超参数

  • display_freq 在屏幕上打印训练结果的频率
  • display_single_pane_ncols 如果是个正整数，那么将图片以特定的列书展示在网页上
  • update_html_freq 在网页上保存训练将结果的频率
  • print_freq 在命令行展示训练结果的频率
  • save_latest_freq 保存最新结果的频率
  • save_epoch_freq 每隔几个周期保存一次检查点文件
  • continue_train 是否是继续训练，如果是会加载之前的检查点文件作为模型继续训练
  • epoch_count 开始的周期数，
  • phase 模式 包括 train, val, test 等等
  • which_epoch 加载哪个周期的检查点文件
  • niter 在 niter 次训练内使用初始学习率
  • niter_decay 在 niter_decay 次训练后学习率线性衰减为 0
  • beta1 adam 算法的动量系数
  • lr adam 算法的初始学习率
  • no_lsgan 不使用 最小二乘GAN ，如果是false ，就使用 vanilla GAN
  • lambda_A (A -> B -> A) 损失函数的权重
  • lambda_B (A -> B -> A) 损失函数的权重
  • pool_size 生成出现的图片保存多少张
  • no_html 不要立刻保存训练结果到[opt.checkpoints_dir]/[opt.name]/web/ 文件夹
  • lr_policy 学习率的变化策略 包括 lambda|step|plateau
  • lr_decay_iters 每 lr_decay_iters 次训练后给 学习率 乘上 缩减系数 gamma

  • identity 使用 identity 映射。设置1以外的数还会影响identity映射损失的权重。例如，如果identity loss 的权重比重建loss 的权重小10倍，请设置optidentity = 0.1。

  • load_video 是否加载video ，如果是1 就加载 video，如果是0 就加载 图片

  • data_dir 数据存储的位置
  • depth 3D video 的帧数
  • skip 每隔一定的帧数保存一次
  • overlap B 的帧数和A 保持一致
  • isTrain = True 训练模式