如何在pytorch中为mnist数据集使用torcheval.metrics.FrechetInceptionDistance?

xxls0lw8  于 2024-01-09  发布在  其他
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我定义了一个GAN模型,我想用FID分数来评估它。我有1个通道的图像,这是mnist数据集,但这种方法需要3个通道的图像。我该怎么做来解决这个问题?

6vl6ewon

6vl6ewon1#

在评估之前尝试将其分成3个通道。

import torch
import torchvision
from torcheval import metrics

# Load the MNIST dataset
mnist_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)

# Convert the 1 channel images to 3 channel images
mnist_dataset.data = mnist_dataset.data.unsqueeze(1)
mnist_dataset.data = mnist_dataset.data.repeat(1, 3, 1, 1)

# Calculate the FID score
fid_score = metrics.FrechetInceptionDistance()(mnist_dataset.data)

# Evaluate the FID score
print('FID score:', fid_score)`enter code here`

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