jupyter notebook detach

<think>好的，我现在需要帮用户找到一个完整的、可以在Jupyter Notebook中运行的GAN人脸漫画风格迁移代码。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，特别是引用[2]和引用[3]，因为它们提到了CycleGAN和图像风格迁移，这可能与用户的需求相关。 用户的需求明确是寻找可行的GAN实现，用于人脸漫画风格迁移，并且需要在Jupyter Notebook中运行。首先，我应该考虑常用的GAN模型，比如CycleGAN或者StarGAN，这两种模型在风格迁移中应用广泛。尤其是CycleGAN，引用[2]中提到了CycleGAN用于图像风格迁移，所以这可能是一个合适的选择。 接下来，我需要确保提供的代码能够在Jupyter环境中运行。用户提到引用[1]中有关JupyterLab的使用，所以代码需要适配Jupyter Notebook的结构，比如分步骤的代码块，可能还需要数据加载和预处理的部分。此外，用户需要完整的代码，所以可能需要包括数据准备、模型定义、训练循环和结果展示的部分。 然后，我需要检查用户提供的引用内容是否有可用的资源。引用[3]提到了基于生成对抗网络的人像摄影风格迁移系统，可能涉及模型架构和训练方向，但并没有直接给出代码。因此，我需要依靠公开的代码库或教程，比如GitHub上的CycleGAN实现，或者官方示例，然后调整代码以适应Jupyter环境。 另外，用户可能对代码的可行性有疑问，比如依赖库的安装、数据集的获取、训练时间等。因此，在代码示例中需要包含必要的安装指令，例如安装PyTorch和相关的库，以及数据集的下载方式，比如使用Kaggle或自定义数据集。同时，考虑到Jupyter的内存限制，可能需要建议使用GPU加速，并提到Colab的选项，如引用[1]中的JupyterLab环境可能是在线服务，用户可能需要云资源。 还需要注意代码的结构是否清晰，步骤是否明确，比如数据预处理、生成器和判别器的定义、损失函数的实现、训练循环等。可能还需要可视化部分，展示生成结果，这对用户来说很重要，可以即时看到效果。 另外，用户的问题中提到“漫画风格迁移”，可能需要特定的数据集，比如人脸照片和对应的漫画图像。如果公开数据集可用，比如Danbooru或Anime数据集，需要指明如何获取和预处理。如果数据集需要自己准备，可能需要用户自行收集，这部分可能需要指导。 最后，需要确保代码符合用户的要求：完整、可行、在Jupyter中运行。因此，代码示例应分块，允许用户逐步执行，并在每个步骤中添加必要的注释和说明。同时，可能存在的常见问题，如版本兼容性、路径设置、参数调整等，也需要在说明中提及，以帮助用户顺利运行代码。 总结步骤： 1. 确定使用CycleGAN或类似模型，基于引用[2]中的方法。 2. 准备代码结构，适配Jupyter Notebook。 3. 包含数据加载、模型定义、训练和可视化部分。 4. 提供安装依赖的指令。 5. 指导数据集下载和预处理。 6. 添加必要的注释和说明，确保用户能理解和调整参数。 7. 考虑运行环境和资源，建议使用GPU。 8. 提供测试和生成的示例代码，展示结果。 可能遇到的问题包括数据集获取困难、训练时间过长、依赖包版本冲突等，需要在回答中提前预警并提供解决方案，比如推荐使用Colab、提供数据集链接、固定库版本等。</think>以下是基于CycleGAN实现人脸漫画风格迁移的完整Jupyter Notebook代码框架，结合了PyTorch实现和Jupyter环境适配： ```python # 1. 环境准备 !pip install torch torchvision torchaudio !pip install matplotlib opencv-python numpy tqdm # 2. 数据预处理模块 import os import cv2 import numpy as np from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class FaceCartoonDataset(Dataset): def __init__(self, face_dir, cartoon_dir, transform=None): self.face_files = sorted([os.path.join(face_dir,f) for f in os.listdir(face_dir)]) self.cartoon_files = sorted([os.path.join(cartoon_dir,f) for f in os.listdir(cartoon_dir)]) self.transform = transform def __len__(self): return min(len(self.face_files), len(self.cartoon_files)) def __getitem__(self, idx): face = cv2.imread(self.face_files[idx])[:,:,::-1] # BGR->RGB cartoon = cv2.imread(self.cartoon_files[idx])[:,:,::-1] if self.transform: face = self.transform(face) cartoon = self.transform(cartoon) return {'real_A': face, 'real_B': cartoon} # 3. 网络架构定义 import torch.nn as nn class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_features): super().__init__() self.block = nn.Sequential( nn.ReflectionPad2d(1), nn.Conv2d(in_features, in_features, 3), nn.InstanceNorm2d(in_features), nn.ReLU(inplace=True), nn.ReflectionPad2d(1), nn.Conv2d(in_features, in_features, 3), nn.InstanceNorm2d(in_features) ) def forward(self, x): return x + self.block(x) class Generator(nn.Module): def __init__(self, input_nc=3, output_nc=3, n_residual_blocks=9): super().__init__() # 编码器部分 model = [ nn.ReflectionPad2d(3), nn.Conv2d(input_nc, 64, 7), nn.InstanceNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True) ] # 下采样 in_features = 64 out_features = in_features*2 for _ in range(2): model += [ nn.Conv2d(in_features, out_features, 3, stride=2, padding=1), nn.InstanceNorm2d(out_features), nn.ReLU(inplace=True) ] in_features = out_features out_features = in_features*2 # 残差块 for _ in range(n_residual_blocks): model += [ResidualBlock(in_features)] # 上采样 out_features = in_features//2 for _ in range(2): model += [ nn.ConvTranspose2d(in_features, out_features, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.InstanceNorm2d(out_features), nn.ReLU(inplace=True) ] in_features = out_features out_features = in_features//2 # 输出层 model += [ nn.ReflectionPad2d(3), nn.Conv2d(64, output_nc, 7), nn.Tanh() ] self.model = nn.Sequential(*model) def forward(self, x): return self.model(x) # 4. 训练配置 from torch import optim from torchvision import transforms # 超参数 batch_size = 1 lr = 0.0002 epochs = 100 # 初始化网络 G_A2B = Generator().cuda() G_B2A = Generator().cuda() D_A = Discriminator().cuda() D_B = Discriminator().cuda() # 损失函数 criterion_GAN = nn.MSELoss() criterion_cycle = nn.L1Loss() criterion_identity = nn.L1Loss() # 优化器 optimizer_G = optim.Adam(chain(G_A2B.parameters(), G_B2A.parameters()), lr=lr) optimizer_D = optim.Adam(chain(D_A.parameters(), D_B.parameters()), lr=lr) # 5. 训练循环 for epoch in range(epochs): for i, batch in enumerate(dataloader): real_A = batch['real_A'].cuda() # 真实人脸 real_B = batch['real_B'].cuda() # 真实卡通 # 训练生成器 fake_B = G_A2B(real_A) fake_A = G_B2A(real_B) # 计算损失：对抗损失、循环一致性损失、身份损失 loss_GAN = criterion_GAN(D_B(fake_B), valid) + criterion_GAN(D_A(fake_A), valid) loss_cycle = criterion_cycle(G_B2A(fake_B), real_A) + criterion_cycle(G_A2B(fake_A), real_B) loss_id = criterion_identity(G_A2B(real_B), real_B) + criterion_identity(G_B2A(real_A), real_A) total_loss_G = loss_GAN + 10*loss_cycle + 5*loss_id optimizer_G.zero_grad() total_loss_G.backward() optimizer_G.step() # 训练判别器 loss_D_A = criterion_GAN(D_A(real_A), valid) + criterion_GAN(D_A(fake_A.detach()), fake) loss_D_B = criterion_GAN(D_B(real_B), valid) + criterion_GAN(D_B(fake_B.detach()), fake) total_loss_D = (loss_D_A + loss_D_B)/2 optimizer_D.zero_grad() total_loss_D.backward() optimizer_D.step() # 6. 生成示例 import matplotlib.pyplot as plt def imshow(img, title=None): img = img.detach().cpu().numpy().transpose(1,2,0) img = (img + 1)/2 # 反归一化 plt.imshow(img) if title: plt.title(title) test_img = next(iter(dataloader))['real_A'].cuda() with torch.no_grad(): cartoonized = G_A2B(test_img) plt.figure(figsize=(12,6)) plt.subplot(1,2,1) imshow(test_img[0], "Original Face") plt.subplot(1,2,2) imshow(cartoonized[0], "Cartoonized") plt.show() ``` **数据集准备建议：** 1. 人脸数据集建议使用CelebA 2. 卡通数据集推荐： - 通过爬虫获取CartoonSet等漫画人脸数据集 - 使用Danbooru动漫人脸数据集 3. 数据预处理要求： - 统一尺寸为256x256 - 人脸对齐处理（建议使用OpenCV的Haar级联检测） **部署说明：** 1. 建议在GPU环境运行（如Google Colab[^1]） 2. 完整训练需要约12-24小时（取决于数据集规模） 3. 可通过调整以下参数加速训练： ```python batch_size = 4 # 增加批大小 n_residual_blocks = 6 # 减少残差块数量 ```

好的，下面是一个完整的 Python 示例代码，展示如何使用 Jupyter Notebook 和 CAM（Class Activation Map）技术观察 Deformable Attention 是否能够有效聚焦 CIFAR-10 数据集的关键区域，并生成可视化结果。 ### 步骤说明 我们假设您已经安装了必要的库（如 PyTorch、torchvision 等），如果没有，请先安装它们。以下是完整代码： ```python # 导入必要模块 import torch import torchvision.transforms as transforms from torchvision import datasets, models from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image # 定义预处理步骤 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) # 下载并加载 CIFAR-10 数据集 (仅下载训练集用于演示) train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) # 创建数据加载器 dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=1, shuffle=True) # 加载预训练模型 (这里以 ResNet50 为例)，可以替换为你自己的 Deformable Attention 模型 model = models.resnet50(pretrained=True) model.eval() # 提取最后一层卷积特征图和全连接层权重 features_blobs = [] def hook_feature(module, input, output): features_blobs.append(output.detach().cpu()) model._modules.get('layer4').register_forward_hook(hook_feature) params = list(model.parameters()) weight_softmax = params[-2].detach().cpu().numpy() # 获取 FC 层权重 # 计算 Class Activation Mapping def returnCAM(feature_conv, weight_fc, class_idx): size_upsample = (224, 224) # 上采样到原始图像大小 bz, nc, h, w = feature_conv.shape output_cam = [] for idx in class_idx: cam = weight_fc[idx].dot(feature_conv.reshape((nc, h * w))) cam = cam.reshape(h, w) cam_img = (cam - cam.min()) / (cam.max() - cam.min()) # 归一化 cam_img = np.uint8(255 * cam_img) # 转换为 8-bit 图像 output_cam.append(Image.fromarray(cam_img).resize(size_upsample)) return output_cam # 可视化函数 def show_cam(image, heatmap): fig, ax = plt.subplots() ax.imshow(image.permute(1, 2, 0)) # 显示原图 heatmap = heatmap.resize((image.size(-1), image.size(-2))) # 匹配尺寸 heatmap_data = np.array(heatmap.convert("L")) # 转灰度 ax.imshow(heatmap_data, cmap='jet', alpha=0.5) # 覆盖热力图 plt.show() # 测试单张图片的 CAM 结果 for images, labels in dataloader: break # 只测试一张图片 outputs = model(images) pred_probabilities = torch.softmax(outputs, dim=-1)[0] class_idx = pred_probabilities.argsort(descending=True)[:1] # 预测概率最高的类别 with torch.no_grad(): _ = model(images) # 前向传播获取特征图 # 获取 CAM 并显示 cam_images = returnCAM(features_blobs[0], weight_softmax, class_idx) show_cam(images[0], cam_images[0]) ``` --- ### 解释上述代码的功能： 1. **导入依赖**：引入所需的深度学习框架和其他工具。 2. **准备数据**：从官方源下载 CIFAR-10 数据集，并对其进行适当的变换（如调整大小等）。 3. **构建模型**：加载预训练的 `ResNet50` 模型作为示例（您可以将其替换成您的自定义模型）。 4. **提取特征**：注册钩子以便在前向传播过程中捕获最后的卷积特征图。 5. **计算 CAM**：基于分类层权重及卷积特征图生成类激活图。 6. **可视化结果**：将 CAM 的热力图叠加到输入图像上进行展示。 如果需要进一步优化或适配特定场景（例如长尾分布率设置为 0.02），可以根据实际情况修改数据增强策略或其他超参数。 --- #### 注意事项 - 如果你有自己的 Deformable Attention 模型，则需按照类似的方式对齐特征提取部分。 - 对于长尾分布的数据，建议结合样本加权或过采样技术改善效果。