这个代码训不了，别踩坑了

[wincle]

搞了半天数据，发现缺了个corpus文件，没这个训练不了，大家别踩坑了。

[yuyukuy534]

您好，请问 IV-S, IV-U, OOV-S, OOV-U四种设置怎么整呢，希望得到您的指导和回复，非常感谢！

[wincle]

他都没放corpus数据，你能训起来啊？

您好，请问 IV-S, IV-U, OOV-S, OOV-U四种设置怎么整呢，希望得到您的指导和回复，非常感谢！

[yuyukuy534]

@wincle 我不训练这个代码，我要用到这个OOV设置。但是我不太清楚这个OOV怎么设置了，我现在有OOV.txt词汇，不知道怎么测OOV的FID，请问您知道怎么实现吗，非常感谢你的帮助！

[TomSuen]

搞了半天数据，发现缺了个corpus文件，没这个训练不了，大家别踩坑了。

corpus文件可以自己创建，就是一个.txt文件，里边可以自己随便输入一些字，比如’苟利国家生死以岂因祸福避趋之‘。我发现代码里边还有其他问题，比如创建数据集的时候，ConcatLmdbDataset传入的参数，batchsize_list应当是一个列表吧？为什么他的train.py里边传的是opt.batch_size，我看了opt文件里边的batch_size是一个int，而后边的代码里边又有sum(batch_size)，这样会报错啊，我不知道他为啥要有sum(batch_size)这个操作

[yuyukuy534]

他的train.py里边传的是opt.batch_size，我看了opt文件里边的batch_size是一个int，而后边的代码里边又有sum(batch_size)，

请问如何利用oov.txt里面的oov单词来计算FID了，求大佬指导

[TomSuen]

他的train.py里边传的是opt.batch_size，我看了opt文件里边的batch_size是一个int，而后边的代码里边又有sum(batch_size)，

请问如何利用oov.txt里面的oov单词来计算FID了，求大佬指导

我简单看了一下fid_score.py这个文件，里边每个参数都有注释，需要输入的是图片的path_list，所以应该是根据oov.txt里边的单词，制作成你要测试的那份数据的path_list就好了，一个for循环就搞定了

[yuyukuy534]

他的train.py里边传的是opt.batch_size，我看了opt文件里边的batch_size是一个int，而后边的代码里边又有sum(batch_size)，

请问如何利用oov.txt里面的oov单词来计算FID了，求大佬指导

我简单看了一下fid_score.py这个文件，里边每个参数都有注释，需要输入的是图片的path_list，所以应该是根据oov.txt里边的单词，制作成你要测试的那份数据的path_list就好了，一个for循环就搞定了

请问如何根据oov.txt里边的单词，制作成要测试的那份数据的path_list？求大佬指导

[TomSuen]

他的train.py里边传的是opt.batch_size，我看了opt文件里边的batch_size是一个int，而后边的代码里边又有sum(batch_size)，

请问如何利用oov.txt里面的oov单词来计算FID了，求大佬指导

我简单看了一下fid_score.py这个文件，里边每个参数都有注释，需要输入的是图片的path_list，所以应该是根据oov.txt里边的单词，制作成你要测试的那份数据的path_list就好了，一个for循环就搞定了

请问如何根据oov.txt里边的单词，制作成要测试的那份数据的path_list？求大佬指导

就是写个数据处理脚本，代码不超过10行，问问你身边的人吧

[kyxscut]

@wincle 你可以自己创建一个corpus文件，里面随意添加你想生成的中文字符即可

[kyxscut]

@TomSuen 关于对batch_size的疑惑解答：opt文件关于batch_size的设置parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=1, nargs='+', help='input batch size')中，其中nargs='+'参数表示需要一个或多个值，你可以在 --batch_size 之后传递多个整数，它们将被解释为列表；例如，--batch_size 4 8 16 将batch_size为[4, 8, 16]；这样设计的目的是当使用者构建了多个lmdb文件时，每一次迭代可以从多个lmdb文件中分别抽取不同数量的样本组成一个batch，sum(batch_size)就是每一次迭代的总的batchsize。如果对代码有其他疑惑，请您再联系我。

[kyxscut]

@yuyukuy534 你好，IV-S, IV-U, OOV-S, OOV-U分别表示测试时候的四种场景（IV-S：加入训练集的字符+加入训练集的风格，IV-U：加入训练集的字符+未加入训练集的风格，OOV-S：未加入训练集的字符+加入训练集的风格，OOV-U：未加入训练集的字符+未加入训练集的风格），您可以根据四种场景来调整输入模型的风格图像和内容图像，得到生成图像后，再与真实图像计算fid即可