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Fréchet Inception Distance

जनरेट की गई इमेज का विज़ुअल निरीक्षण अच्छी शुरुआत है. लेकिन जब वे ठीक दिखें, तो जनरेटर के प्रदर्शन को और सटीक, मात्रात्मक ढंग से आँकने के लिए आगे बढ़ना उपयोगी होगा. आप अपने GAN का मूल्यांकन Fréchet Inception Distance (FID) से करेंगे.

दो टेन्सर आपके लिए उपलब्ध हैं — नकली और असली इमेज के, क्रमशः fake और real, प्रत्येक में 32 उदाहरण. इन्हें इस्तेमाल करके FID निकालिए!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PyTorch के साथ इमेज के लिए डीप लर्निंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • उचित torchmetrics मॉड्यूल से FrechetInceptionDistance इम्पोर्ट करें.
  • 64वें Inception फीचर लेयर पर आधारित FID मेट्रिक इंस्टैंशिएट करें और उसे fid में असाइन करें.
  • वास्तविक इमेज टेन्सर को 255 से गुणा करके और torch.uint8 में पार्स करके fid में अपडेट करें.
  • fid मेट्रिक कंप्यूट करें और आउटपुट को fid_score में असाइन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import FrechetInceptionDistance
____

# Instantiate FID
fid = ____(____)

# Update FID with real images
fid.update((fake * 255).to(torch.uint8), real=False)
fid.update(____)

# Compute the metric
fid_score = ____
print(fid_score)
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