Se hizo una modificación al codigo GAN para probar la transferencia de conocimiento con el minerGAN. El entrenamiento hecho con esta red no termino satisfactoriamente porque aparecio el siguiente error
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 125, in <module>
main()
File "main.py", line 116, in main
train_and_test_simple_gan()
File "main.py", line 56, in train_and_test_simple_gan
trainer.train()
File "/home/ariel/Documents/tesis-ia/lens_effect_project/app/model/trainers.py", line 250, in train
# Optimización de los modelos
File "/home/ariel/Documents/tesis-ia/lens_effect_project/app/model/utils/tools.py", line 25, in plot_batch
gen_batch = generator(noise).detach().cpu()
File "/home/ariel/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl
return forward_call(*input, **kwargs)
File "/home/ariel/Documents/tesis-ia/lens_effect_project/app/model/GANs/aGAN.py", line 136, in forward
return self.model(X)
File "/home/ariel/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl
return forward_call(*input, **kwargs)
File "/home/ariel/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/container.py", line 204, in forward
input = module(input)
File "/home/ariel/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl
return forward_call(*input, **kwargs)
File "/home/ariel/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 958, in forward
output_padding, self.groups, self.dilation)
RuntimeError: Given transposed=1, weight of size [100, 1024, 4, 4], expected input[64, 16, 1, 1] to have 100 channels, but got 16 channels instead
Pasos para replicar el error
Correr una entrameinto con el modelo aGAN
Resultado esperado
Que el modelo termine de entrenar sin error alguno
Qué
Se hizo una modificación al codigo GAN para probar la transferencia de conocimiento con el minerGAN. El entrenamiento hecho con esta red no termino satisfactoriamente porque aparecio el siguiente error
Pasos para replicar el error
Correr una entrameinto con el modelo aGAN
Resultado esperado
Que el modelo termine de entrenar sin error alguno