Skip GANomalyをHello World!(Windows, Anaconda, PyTorch)

1 目的

Skip GANomalyをローカルPCで動かす
引用元リポジトリ[1]

2 環境

OS: Windows 10
GPU: 無し
環境: conda

3 構築の流れ

3.1 クローン

   git clone https://github.com/samet-akcay/skip-ganomaly.git

3.2 conda環境作成

    conda create -n skipganomaly python=3.7

3.3 作成した環境をactivate

    conda activate skipganomaly

3.4 PyTorchをインストール

PyTorchの公式サイトより、torch　v1.2.0をインストールする。PyTorchの過去のバージョン

# CPU only
pip install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3.5 requirements.txtの編集

インストールしたPyTorchのverに合わせて編集

requirements.txt

- torchvision==0.4.2
+ torchvision==0.4.0

3.6 各ライブラリのインストール

   pip install --user --requirement requirements.txt

4 動作確認

CIFAR10で動作確認する
はじめに可視化ツールVisdomを起動

python -m visdom.server

学習を実行

python train.py --dataset cifar10 --niter 5 --abnormal_class automobile --display --device cpu --gpu_ids -1

結果をvisdomで確認できる。
visdomはブラウザで (http://localhost:8097/) へアクセス
入力画像(Reals)に近しい画像が生成(Fakes)されていることが確認できる

5 次稿

次稿でオリジナルのデータセットによる異常検知を試す