Update projected_model.py #310
@@ -50,15 +50,16 @@ class fsModel(BaseModel):
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self.netArc = self.netArc.cuda()
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self.netArc = self.netArc.cuda()
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self.netArc.eval()
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self.netArc.eval()
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self.netArc.requires_grad_(False)
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self.netArc.requires_grad_(False)
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if not self.isTrain:
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if not self.isTrain:
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pretrained_path = opt.checkpoints_dir
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pretrained_path = opt.checkpoints_dir
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self.load_network(self.netG, 'G', opt.which_epoch, pretrained_path)
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self.load_network(self.netG, 'G', opt.which_epoch, pretrained_path)
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return
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return
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self.netD = ProjectedDiscriminator(diffaug=False, interp224=False, **{})
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self.netD = ProjectedDiscriminator(diffaug=False, interp224=False, **{})
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# self.netD.feature_network.requires_grad_(False)
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# self.netD.feature_network.requires_grad_(False)
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self.netD.cuda()
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self.netD.cuda()
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if self.isTrain:
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if self.isTrain:
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# define loss functions
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# define loss functions
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self.criterionFeat = nn.L1Loss()
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self.criterionFeat = nn.L1Loss()
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@@ -83,6 +84,7 @@ class fsModel(BaseModel):
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self.load_network(self.netD, 'D', opt.which_epoch, pretrained_path)
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self.load_network(self.netD, 'D', opt.which_epoch, pretrained_path)
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self.load_optim(self.optimizer_G, 'G', opt.which_epoch, pretrained_path)
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self.load_optim(self.optimizer_G, 'G', opt.which_epoch, pretrained_path)
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self.load_optim(self.optimizer_D, 'D', opt.which_epoch, pretrained_path)
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self.load_optim(self.optimizer_D, 'D', opt.which_epoch, pretrained_path)
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torch.cuda.empty_cache()
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torch.cuda.empty_cache()
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def cosin_metric(self, x1, x2):
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def cosin_metric(self, x1, x2):
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