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import os
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--port", type=str, default="8097")
parser.add_argument("--train", action='store_true')
parser.add_argument("--predict", action='store_true')
opt = parser.parse_args()
if opt.train:
os.system("python train.py \
--dataroot ../final_dataset \
--no_dropout \
--name enlightening \
--model single \
--dataset_mode unaligned \
--which_model_netG sid_unet_resize \
--which_model_netD no_norm_4 \
--patchD \
--patch_vgg \
--patchD_3 5 \
--n_layers_D 5 \
--n_layers_patchD 4 \
--fineSize 320 \
--patchSize 32 \
--skip 1 \
--batchSize 32 \
--self_attention \
--use_norm 1 \
--use_wgan 0 \
--use_ragan \
--hybrid_loss \
--times_residual \
--instance_norm 0 \
--vgg 1 \
--vgg_choose relu5_1 \
--gpu_ids 0,1,2 \
--display_port=" + opt.port)
elif opt.predict:
for i in range(1):
os.system("python predict.py \
--dataroot ../test_dataset \
--name enlightening \
--model single \
--which_direction AtoB \
--no_dropout \
--dataset_mode unaligned \
--which_model_netG sid_unet_resize \
--skip 1 \
--use_norm 1 \
--use_wgan 0 \
--self_attention \
--times_residual \
--instance_norm 0 --resize_or_crop='no'\
--which_epoch " + str(200 - i*5)) |