evaluationの時にdogtocatとか出てた？

[yk-mt12]

内容

下記のコマンドを実行し、トレーニングを行なった。 学習データセット：ドメイン３つ、学習データ2500ずつ、テストデータ300

!python main.py --mode train --num_domains 3 --w_hpf 0 \
               --lambda_reg 1 --lambda_sty 1 --lambda_ds 2 --lambda_cyc 1 \
               --train_img_dir data/afhq/train \
               --val_img_dir data/afhq/val \
               --batch_size 4 \
               --total_iters 2000 \
               --sample_every 500 \
               --save_every 500 \
               --eval_every 500

チェックポイントを保存する際、下記の出力があった。 オリジナルのデータセットを学習させたとき、Generating images and calculating LPIPS for wild2cat...のようなわかりやすいものではなく、122.DS_Store, 187.DS_Storeなどが出力されていた気がする

Preparing DataLoader for the evaluation phase...
Generating images and calculating LPIPS for wild2cat...
100% 10/10 [03:13<00:00, 19.39s/it]

期待する出力

Generating images and calculating LPIPS for 12218とか12221とか？ #あれこれ名前おかしくないか？名前で精度が変わるとかがなければいいが。。。
Generating images and calculating LPIPS for day2even # 昼→夕方：良さそう
Generating images and calculating LPIPS for day2night # 昼→夜：良さそう

スクリーンショット

[yk-mt12]

checkpointを刻むとかなり時間がかかる。学習数=checkoupointとsaveポイントでいい

[yk-mt12]

例えば、

!python main.py --mode train --num_domains 3 --w_hpf 0 \
               --lambda_reg 1 --lambda_sty 1 --lambda_ds 2 --lambda_cyc 1 \
               --train_img_dir data/afhq/train \
               --val_img_dir data/afhq/val \
               --batch_size 4 \
               --total_iters 2000 \
               --sample_every 2000 \
               --save_every 2000 \
               --eval_every 2000