隨手記錄一下跑**的時候遇到的一些情況和心得。
剛開始執行的時候遇到的乙個問題是，在視覺化的時候報錯：「[winerror 10061] 由於目標計算機積極拒絕，無法連線***x"之類的東西，後來發現是因為沒看tips，其實有說到，要先安裝visdom，其次執行python -m visdom.server才可以。當時還有個搞笑的情況是在pycharm的終端執行這句之後不能幹別的了，想輸入語句跑訓練的**也不許，後來想了想在cmd裡頭跑這句，在pycharm那跑訓練語句並輸出就完事了。
剛開始跑**的時候對於他output的幾個loss終極困惑，也不知道他輸出的幾個圖是啥意思，後來才看明白，他在visdom上輸出的那個小**上的每乙個格仔對應著相應的，loss的話具體含義在另外一篇blog裡頭已經說了，看懂了這個就超級簡單了。
他這個model是前100個epoch學習率不變(0.002好像)，然後開始線性遞減100個epoch這樣，剛開始還沒太看懂，後來發現這個東西是在option裡頭設定的。
前幾十個epoch效果挺爛的，到100個左右變得好起來了，但是還是乙個問題，感覺像是在塗色，把棕色的馬識別出來塗成斑馬條紋，把斑馬條紋塗成棕色。期間出現的情況有：其他顏色的馬直接無視；只改變了馬的情況，斑馬根本沒變；把雜草變成了斑馬條紋（還有石頭等等）；在把變成斑馬的馬還原回去的時候失去了一些原有特徵（如眼睛等） 感覺是在根據顏色進行判斷。在想能不能比如再加乙個或兩個d來判斷哪些部分是「動物（馬）」會比較好一點。影象有的地方糊的問題就不說了，傳統藝能（不是）
其實這樣的話還會有個小問題，就比如說我源斑馬圖b可能色彩是偏棕色一點的，如果我把他扔進g_a裡頭（產出為idt_a）可能會比原圖更「黑白」一點（有的結果裡頭看到了類似的情況），還有就是把比較「黑白」的b扔到g_b裡頭產生的fake_a有的時候背景會帶上彩色（比如出現原圖沒有的藍天），可能是遷移到了一些其他的背景資訊。
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