Dieses Repository wurde im Rahmen einer Hausarbeit an der HAW Hamburg erstellt und dient dem Experimentieren mit dem gelernten cGAN.
Die Architektur des cGAN ist in experiments/gan.py einsehbar.
Die Experimente wurden auf einem Windowssystem mit WSL durchgeführt. Als GPU diente eine NVIDIA RTX 2070 Super und als CPU ein Intel Core i7 9700KF.
Das NVIDIA CUDA Toolkit (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit) wurde installiert, genauso wie sämtliche Abhängigkeiten aus der requirements.txt (Wobei einige von diesen wohl nicht für die Experimente notwendig sind).
Führt man python exeriments/gan.py aus, so wird das Training inklusive Hyperparameter-Suche durchgeführt und die Gewichte lokal gespeichert.
Die Gewichte, können alternativ auch unter https://huggingface.co/maxrs/base-gan heruntergeladen und in dem experiments Ordner abgelegt werden.
Für die Durchführung der Experimente muss eine experiments/generator.keras Datei exisitieren, da diese in den Experimenten versucht wird aufzurufen.
Anschließend können die Experimente durchgeführt werden:
python experiments/latent-space-projection.py
python experiments/explicit-feature-interpolation.py
python experiments/implicit-feature-interpolation.py