【StyleGAN2】の学習を「Google Colab」を使用して行う方法

概要

「StyleGAN2」 の学習を 「Google Colab」 を使用して行う方法の実装まとめ。
「StyleGAN2」 は 「PyTorch」 版を使用。

実装

PyTorchのインストール

「torch」 と 「torchvision」 をインストールする。

!pip install ninja opensimplex torch==1.7.1 torchvision==0.8.2

StyleGAN2をダウンロード

githubから 「stylegan2-ada-pytorch」 をダウンロード。

import sys
sys.path.insert(0, "/content/stylegan2-ada-pytorch")
!git clone https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada-pytorch

データセットを作成

「source」 に学習する画像データがあるディレクトリを指定して、学習用のzipファイルを作成する。

「width」 と 「height」 を指定することで画像をリサイズすることができる。

!python /content/stylegan2-ada-pytorch/dataset_tool.py \
    --source=/content/{画像データのディレクトリ}/  \
    --dest=/content/dataset/my_dataset.zip \
    --width=256 --height=256

学習の開始

!python /content/stylegan2-ada-pytorch/train.py \
--outdir=/content/training-runs \
--data=/content/dataset/my_dataset.zip \ 
--gpus=1  --metrics=None --snap=10 \

学習の再開

!python /content/stylegan2-ada-pytorch/train.py \
--outdir=/content/training-runs \
--data=/content/dataset/my_dataset.zip \ 
--gpus=1  --metrics=None --snap=10 \
--resume={pklファイルのパス}