contrastive-unpaired-translation

环境要求

• 已安装 Python 与 pip（用于 pip 方式安装依赖）
• 已安装 Git（用于克隆仓库）
• PyTorch 1.1（README 明确要求该版本）
• 若用 Conda 方式需预先安装 conda
• 训练推荐具备 NVIDIA GPU（项目为图像生成模型）

安装与启动步骤

1. 1克隆仓库

   把官方仓库克隆到本地并命名为 CUT 目录，需要能访问 GitHub，网络不通时可配置代理。

   git clone https://github.com/taesungp/contrastive-unpaired-translation CUT

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2. 2进入项目目录

   后续所有安装命令都要在 CUT 目录下执行，注意当前工作目录是否正确。

   cd CUT

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3. 3pip 安装依赖

   pip 用户执行该命令安装 torchvision、visdom、dominate、gputil 等依赖，需先自行装好 PyTorch 1.1。

   pip install -r requirements.txt

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4. 4Conda 安装依赖

   Conda 用户的替代方案，会依据 environment.yml 新建一个环境，与上一步二选一即可。

   conda env create -f environment.yml

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5. 5安装 FID 评估依赖

   若要评估 FID 指标，需额外安装 pytorch-fid，不评估可跳过这一步。

   pip install pytorch-fid

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如何确认成功

README 节选未给出启动验证命令，pip/conda 安装过程无报错即表示依赖就绪；具体运行命令请查阅官方仓库的 train.py 与 test.py 说明。

常见问题

注意事项

• README 节选只包含克隆与依赖安装说明，未给出训练、测试的具体命令行，请以官方仓库脚本为准。
• 安装命令必须在克隆得到的 CUT 目录内执行，否则找不到 requirements.txt 与 environment.yml。
• pip 与 Conda 两种依赖安装方式择一即可，混用可能造成环境冲突。
• 项目官网与论文链接：http://taesung.me/ContrastiveUnpairedTranslation/ 与 arXiv 2007.15651。