<jupyter_start><jupyter_text>Visdom ServerStart the visdom server first<jupyter_code>import numpy as np
a = np.load('/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_256x256/train/0.npy')
from util.util import print_numpy
sss = a[:,:256]
depth = a[:,256:]
print_numpy(sss)
print_numpy(depth)<jupyter_output>mean = -0.936, min = -1.000, max = -0.585, median = -0.956, std=0.059
mean = 0.422, min = -0.106, max = 1.000, median = 0.116, std=0.474<jupyter_text>Training-   `python train.py --dataroot ./datasets/facades --name facades_pix2pix --model pix2pix --direction BtoA`Change the `--dataroot` and `--name` to your own dataset's path and model's name. Use `--gpu_ids 0,1,..` to train on multiple GPUs and `--batch_size` to change the batch size. Add `--direction BtoA` if you want to train a model to transfrom from class B to A.<jupyter_code>!python train_load_data.py --dataroot=/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_256x256 --name=sss2depth_256x256 --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=10 --niter_decay=10 --batch_size=4 --preprocess=none --input_nc=1 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=khazadum.csc.kth.se \
--display_port=9010 --max_dataset_size=10 --display_id=1 --display_freq=1 --print_freq=1 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=0.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks<jupyter_output>python: can't open file 'train_load_data.py': [Errno 2] No such file or directory<jupyter_text>Testing-   `python test.py --dataroot ./datasets/facades --direction BtoA --model pix2pix --name facades_pix2pix`Change the `--dataroot`, `--name`, and `--direction` to be consistent with your trained model's configuration and how you want to transform images.> from https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix:> Note that we specified --direction BtoA as Facades dataset's A to B direction is photos to labels.> If you would like to apply a pre-trained model to a collection of input images (rather than image pairs), please use --model test option. See ./scripts/test_single.sh for how to apply a model to Facade label maps (stored in the directory facades/testB).> See a list of currently available models at ./scripts/download_pix2pix_model.sh<jupyter_code>!ls checkpoints/
!python test_sss2depth_m2m.py --dataroot=/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_256x256 --direction=AtoB --model=sss2depth --name sss2depth_256x256 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=1<jupyter_output>----------------- Options ---------------
             aspect_ratio: 1.0                           
               batch_size: 1                             
          checkpoints_dir: ./checkpoints                 
                crop_size: 256                           
                 dataroot: /local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_256x256	[default: None]
             dataset_mode: aligned                       
                direction: AtoB                          
          display_winsize: 256                           
                    epoch: best                          	[default: latest]
                     eval: True                          
                  gpu_ids: 0                             
                init_gain: 0.02                          
                init_type: normal                        
                 input_nc: 1                             	[default: 3]
                  isTrain: False                         	[default[...]<jupyter_text>Train not square images<jupyter_code>!python train_sss2depth_m2m.py --dataroot=/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_256x256 --name=sss2depth_128x256 --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=2 --niter_decay=4 --batch_size=4 --preprocess=none --input_nc=1 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=khazadum.csc.kth.se \
--display_port=9010 --max_dataset_size=10 --display_id=1 --display_freq=1 --print_freq=1 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=0.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks<jupyter_output>----------------- Options ---------------
               batch_size: 4                             	[default: 1]
                    beta1: 0.9                           	[default: 0.5]
          checkpoints_dir: ./checkpoints                 
           continue_train: False                         
                crop_size: 256                           
                 dataroot: /local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_256x256	[default: None]
             dataset_mode: aligned                       
                direction: AtoB                          
              display_env: main                          
             display_freq: 1                             	[default: 400]
               display_id: 1                             
            display_ncols: 4                             
             display_port: 9010                          	[default: 8097]
           display_server: khazadum.csc.kth.se           	[default: http://localhost]
          [...]<jupyter_text>Training with sss2depth M2O<jupyter_code>!python train_sss2depth_m2o.py --dataroot=/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_29 --name=sss2depth_29_m2o --model=sss2depthm2o --direction=AtoB \
--niter=10 --niter_decay=10 --batch_size=4 --preprocess=none --input_nc=1 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=khazadum.csc.kth.se \
--display_port=9010 --max_dataset_size=10 --display_id=1 --display_freq=1 --print_freq=1 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=0.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks_m2o
!python train_sss2depth_m2o.py --dataroot=/home/yipingx/Data/prune_unfilled_norm_sep_29 --name=sss2depth_29_m2o --model=sss2depthm2o --direction=AtoB \
--niter=10 --niter_decay=10 --batch_size=1 --preprocess=none --input_nc=1 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9011 --max_dataset_size=10 --display_id=1 --display_freq=1 --print_freq=1 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=0.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks_m2o<jupyter_output>----------------- Options ---------------
               batch_size: 1                             
                    beta1: 0.9                           	[default: 0.5]
          checkpoints_dir: ./checkpoints                 
           continue_train: False                         
                crop_size: 256                           
                 dataroot: /home/yipingx/Data/prune_unfilled_norm_sep_29	[default: None]
             dataset_mode: alignedm2o                    
                direction: AtoB                          
              display_env: main                          
             display_freq: 1                             	[default: 400]
               display_id: 1                             
            display_ncols: 4                             
             display_port: 9011                          	[default: 8097]
           display_server: localhost                     	[default: http://localhost]
          display_winsize: 256           [...]<jupyter_text>Test with M2O<jupyter_code>!python test_sss2depth_m2o.py --dataroot=/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_29 --direction=AtoB --model=sss2depthm2o --name=sss2depth_29to1_lr_0.001_tv_10.0 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=1 --num_threads=8 --num_test=100000000 --netG=resnet_7blocks_m2o
!python test_sss2depth_m2o.py --dataroot=/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_29 --direction=AtoB --model=sss2depthm2o --name=sss2depth_29to1_lr_0.001_tv_10.0 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=1 --num_threads=8 --num_test=100000000 --netG=resnet_7blocks_m2o
!python test_sss2depth_m2o.py --dataroot=/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_29 --direction=AtoB --model=sss2depthm2o --name=sss2depth_29to1_lr_0.001_tv_0.0 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=1 --num_threads=8 --num_test=100000000 --netG=resnet_7blocks_m2o
!python test_sss2depth_m2o.py --dataroot=/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_29 --direction=AtoB --model=sss2depthm2o --name=sss2depth_29to1_lr_0.001_tv_100.0 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=1 --num_threads=8 --num_test=100000000 --netG=resnet_7blocks_m2o
!python test_sss2depth_m2o.py --dataroot=/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_29 --direction=AtoB --model=sss2depthm2o --name=sss2depth_29to1_lr_0.001_tv_20.0 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=1 --num_threads=8 --num_test=100000000 --netG=resnet_7blocks_m2o
!python test_sss2depth_m2o.py --dataroot=/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_29 --direction=AtoB --model=sss2depthm2o --name=sss2depth_29to1_lr_0.001_tv_50.0 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=1 --num_threads=8 --num_test=100000000 --netG=resnet_7blocks_m2o
!python test_sss2depth_m2o.py --dataroot=/local_storage/datasets/yipingx/prune_unfilled_norm_sep_29 --direction=AtoB --model=sss2depthm2o --name=sss2depth_29to1_lr_0.001_tv_80.0 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=1 --num_threads=8 --num_test=100000000 --netG=resnet_7blocks_m2o
!python test_sss2depth_m2o.py --dataroot=/home/yipingx/Data/prune_unfilled_norm_sep_29 --direction=AtoB --model=sss2depthm2o --name=sss2depth_29to1_lr_0.001_tv_10.0 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=1 --num_threads=8 --num_test=20 --netG=resnet_7blocks_m2o
!python train_sss2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/Data/new_dataset_vector2/prune_unfilled_norm_sep --name=sssd2depth_256x256 --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=2 --niter_decay=4 --batch_size=4 --preprocess=none --input_nc=1 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=10 --display_id=1 --display_freq=1 --print_freq=1 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=0.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks \
--dataset_mode=aligned 
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/Data/new_dataset_vector2/prune_unfilled_norm_sep --name=sssd2depth_256x256 --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=200 --niter_decay=40 --batch_size=8 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=1 --print_freq=1 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=0.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks \
--dataset_mode=alignedm2md --sample_nums=100 --display_ncols=4
# !python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/Data/new_dataset_vector2/prune_unfilled_norm_sep --name=sssd2depth_256x256 --model=sss2depth --direction=AtoB \
# --niter=200 --niter_decay=40 --batch_size=8 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
# --display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=1 --print_freq=1 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=0.0 --load_size=256 \
# --no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks \
# --dataset_mode=alignedm2md --sample_nums=100 --display_ncols=4

!python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/Data/new_dataset_vector2/prune_unfilled_norm_sep --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks --dataset_mode=alignedm2md --sample_nums=50
!python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/Data/new_dataset_vector2/prune_unfilled_norm_sep --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=20000 --netG=resnet_7blocks --dataset_mode=alignedm2md --sample_nums=50 --phase=test_all
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/Data/new_dataset_vector2/prune_unfilled_norm_sep --name=sssd2depth_256x256_vline_600 --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=200 --niter_decay=40 --batch_size=8 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=0.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks \
--dataset_mode=alignedm2md --sample_nums=600 --display_ncols=4
!python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/Data/new_dataset_vector2/prune_unfilled_norm_sep --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_vline_600 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks --dataset_mode=alignedm2md --sample_nums=600 --phase=test
!python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/Data/new_dataset_vector2/prune_unfilled_norm_sep --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_line --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks --dataset_mode=alignedm2md --sample_nums=400 --phase=test_all
!python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/Data/new_dataset_vector2/prune_unfilled_norm_sep --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_vline --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks --dataset_mode=alignedm2md --sample_nums=400 --phase=test
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/Data/new_dataset_vector2/prune_unfilled_norm_sep --name=sssd2depth_256x256_vline_400 --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=2000 --niter_decay=400 --batch_size=8 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=1.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks \
--dataset_mode=alignedm2md --sample_nums=400 --display_ncols=4
!python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/Data/new_dataset_vector2/prune_unfilled_norm_sep --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_vline_400 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks --dataset_mode=alignedm2md --sample_nums=400 --phase=test
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.0025_float --name=sssd2depth_256x256_real --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=2000 --niter_decay=400 --batch_size=8 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=0.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks \
--dataset_mode=alignedm2md  --display_ncols=5
!python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.0025_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_real --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks --dataset_mode=alignedm2md --phase=test

!python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.0025_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_real --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks --dataset_mode=alignedm2md --phase=test_all
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.0025_float --name=sssd2depth_256x256_real_pnp --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=2 --niter_decay=4 --batch_size=8 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=0.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks_pnp \
--dataset_mode=alignedm2md  --display_ncols=5 --is_pnp=True
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.0025_float --name=sssd2depth_256x256_justtest --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=1 --niter_decay=1 --batch_size=8 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=0.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks_pnp \
--dataset_mode=alignedm2md  --display_ncols=5
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!python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.0025_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_justtest --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks_pnp --dataset_mode=alignedm2md --phase=test<jupyter_output>----------------- Options ---------------
             aspect_ratio: 1.0                           
               batch_size: 1                             
          checkpoints_dir: ./checkpoints                 
                crop_size: 256                           
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          display_winsize: 256                           
                    epoch: best                          	[default: latest]
                     eval: True                          
                  gpu_ids: 0                             
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                init_type: normal                        
                 input_nc: 2                             	[default: 3]
                  isTrain: False       [...]<jupyter_text>for training sssd2depth normally using dataset thres=0.001<jupyter_code>!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.001_float --name=sssd2depth_256x256_real_0.001_tv_10.0 --model=sss2depth --direction=AtoB \
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--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=10.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks \
--dataset_mode=alignedm2md  --display_ncols=5
!python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.001_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_real_0.001_tv_10.0 --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks --dataset_mode=alignedm2md --phase=test
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.001_float --name=sssd2depth_256x256_real_0.001_tv_10.0_pnp --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=300 --niter_decay=100 --batch_size=8 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=10.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks_pnp \
--dataset_mode=alignedm2md  --display_ncols=5
!python test_sssd2depth_m2m_pnp.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.001_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_real_0.001_tv_10.0_pnp --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks_pnp --dataset_mode=alignedm2md --phase=test --pnp_iters=20
!python test_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.001_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_real_0.001_tv_10.0_pnp --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks_pnp --dataset_mode=alignedm2md --phase=test<jupyter_output>----------------- Options ---------------
             aspect_ratio: 1.0                           
               batch_size: 1                             
          checkpoints_dir: ./checkpoints                 
                crop_size: 256                           
                 dataroot: /home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.001_float	[default: None]
             dataset_mode: alignedm2md                   	[default: aligned]
                direction: AtoB                          
          display_winsize: 256                           
                    epoch: best                          	[default: latest]
                     eval: True                          
                  gpu_ids: 0                             
                init_gain: 0.02                          
                init_type: normal                        
                 input_nc: 2                             	[default: 3]
                  isTrain: False        [...]<jupyter_text>for training sssd2depth normally using loss_tv<jupyter_code>!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.001_float --name=sssd2depth_256x256_real_0.001_tv_0.00001 --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=4 --niter_decay=2 --batch_size=8 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=10.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks \
--dataset_mode=alignedm2md  --display_ncols=5<jupyter_output>ated
---------- Networks initialized -------------
[Network G] Total number of parameters : 2.256 M
-----------------------------------------------
Setting up a new session...
create web directory ./checkpoints/sssd2depth_256x256_real_0.001_tv_0.00001/web...
----------------- Options ---------------
               batch_size: 8                             	[default: 1]
                    beta1: 0.9                           	[default: 0.5]
          checkpoints_dir: ./checkpoints                 
           continue_train: False                         
                crop_size: 256                           
                 dataroot: /home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.001_float	[default: None]
             dataset_mode: alignedm2md                   	[default: aligned]
                direction: AtoB                          
              display_env: main                          
             display_freq: 10                            	[default: 400]
 [...]<jupyter_text>for training sss2depth normally using loss_tv and then use pnp<jupyter_code>!python train_sss2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.001_float --name=sssd2depth_256x256_real_0.001_tv_10.0 --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=4 --niter_decay=2 --batch_size=8 --preprocess=none --input_nc=1 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=10.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks \
--dataset_mode=aligned  --display_ncols=4
!python test_sssd2depth_m2m_pnp.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.001_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_real_0.001_tv_10.0 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=1 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks_pnp --dataset_mode=aligned --phase=test --eval
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.002_float --name=sssd2depth_256x256_real_0.002_tv_10.0_pnp --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=300 --niter_decay=100 --batch_size=16 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=10.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks_pnp \
--dataset_mode=alignedm2md  --display_ncols=5
!python test_sssd2depth_m2m_pnp.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.002_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_real_0.002_tv_10.0_pnp --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks_pnp --dataset_mode=alignedm2md --phase=test
!python test_sssd2depth_m2m_pnp.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.002_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_real_0.002_tv_10.0_pnp --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks_pnp --dataset_mode=alignedm2md --phase=test --pnp_iters=10
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.002_float --name=sssd2depth_256x256_real_0.002_tv_20.0_pnp --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=400 --niter_decay=200 --batch_size=32 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=20.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=32 --netG=resnet_7blocks_pnp \
--dataset_mode=alignedm2md  --display_ncols=5 
!python test_sssd2depth_m2m_pnp.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/sssd2depth_256x256/thres_0.002_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_Huginrea0_0.08_tv_20.0_pnp --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=81 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks_pnp --dataset_mode=alignedm2md --phase=test --pnp_iters=10
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/Hugin/meas_data/sssd2depth_256x256_Hugin/re-group/thres_0.08_float --name=sssd2depth_256x256_Hugin_real_0.08_tv_20.0_pnp --model=sss2depth --direction=AtoB \
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--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=20.0 --load_size=256 \
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!python test_sssd2depth_m2m_pnp.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/Hugin/meas_data/sssd2depth_256x256_Hugin/re-group/thres_0.08_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_Hugin_real_0.08_tv_20.0_pnp --output_nc=1 --ngf=32 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks_pnp --dataset_mode=alignedm2md --phase=val --pnp_iters=1
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/Hugin/meas_data/sssd2depth_256x256_Hugin/re-group/thres_0.08_float --name=sssd2depth_256x256_Hugin_real_0.08_tv_100.0_pnp --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=400 --niter_decay=200 --batch_size=32 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=100.0 --load_size=256 \
--no_dropout --no_flip --beta1=0.9 --ngf=16 --netG=resnet_7blocks_pnp \
--dataset_mode=alignedm2md  --display_ncols=5 
!python test_sssd2depth_m2m_pnp.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/Hugin/meas_data/sssd2depth_256x256_Hugin/re-group/thres_0.08_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_Hugin_real_0.08_tv_100.0_pnp --output_nc=1 --ngf=16 --no_dropout --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks_pnp --dataset_mode=alignedm2md --phase=test --pnp_iters=10
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/Hugin/meas_data/sssd2depth_256x256_Hugin/re-group/thres_0.08_float --name=sssd2depth_256x256_Hugin_real_0.08_tv_20.0_pnp_dropout --model=sss2depth --direction=AtoB \
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--no_flip --beta1=0.9 --ngf=16 --ndf=16 --netG=resnet_7blocks_pnp \
--dataset_mode=alignedm2md  --display_ncols=5 
!python test_sssd2depth_m2m_pnp.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/Hugin/meas_data/sssd2depth_256x256_Hugin/re-group/thres_0.08_float --direction=AtoB --model=sss2depth --name=sssd2depth_256x256_Hugin_real_0.08_tv_20.0_pnp_dropout  --output_nc=1 --ngf=16 --ndf=16  --no_flip --epoch=best --input_nc=2 --num_threads=8 --num_test=2000 --netG=resnet_7blocks_pnp --dataset_mode=alignedm2md --phase=test --pnp_iters=10
!python train_sssd2depth_m2m.py --dataroot=/home/yipingx/repos/preprocessing/Hugin/meas_data_std_sss_pings_kth3_1_new_pings_right/sssd2depth_256x256_Hugin/re-group/thres_0.08_float --name=sssd2depth_256x256_Hugin_real_0.08_tv_20.0_pnp_dropout --model=sss2depth --direction=AtoB \
--niter=400 --niter_decay=200 --batch_size=32 --preprocess=none --input_nc=2 --output_nc=1 --num_threads=8 --display_server=localhost \
--display_port=9010 --max_dataset_size=100000 --display_id=1 --display_freq=10 --print_freq=10 --save_epoch_freq=1 --lambda_TV=20.0 --load_size=256 \
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