pytorch-pix2pix：利用Pytorch实现的各种数据集的pix2pix。

简介：
PyTorch对pytorch-pix2pix和pix2pix [1]的多种数据集的实现。 您可以从这里下载这些数据集： 详细资料可供查阅，其中包含关于网络架构和训练过程的更多信息。 这些数据集包括城市风光2，包含975张用于训练的图像，使用200个训练纪元和1个批处理大小，采用反向顺序；真外墙，包含400张用于训练的图像，同样使用200个训练纪元和1个批处理大小，并采用反向顺序；真地图，包含1,096张用于训练的图像，使用200个训练纪元和1个批处理大小，以及反向顺序；edge2shoes，拥有50,000张用于训练的图像，使用了15个训练时期和4个批处理大小，并采用反向顺序；以及False edge2手袋，提供了137,000张用于训练的图像，使用了15个训练纪元和4个批处理大小，同样采用了反向顺序。 数据集的组织方式为：城市风光2的前两列分别对应输入和输出图像，第三列则记录了基本事实。 该系统能够生成基于固定输入的动画效果。 学习时间方面：城市景观 pix2pix 的平均每个纪元耗时为332.08秒；总共经历了200个时期，耗时总计66,846.58秒。 外墙数据集也使用了 200 个时代的数据。