Cheng2020Attention/CompressAI_MindSpore

• ----------------------------------------------------- created by zhm ---------------------------------------------------------------------------------- （已在鹏城的石壁龙服务器测试过代码可用）一、环境安装（ 建立conda环境）conda create -n compressaidemo python==3.8conda activate compressaidemo
• pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlpip install range-coder==1.1pip install pytorch-msssim==0.2.1pip install scipypip install opencv-pythonpip install Pillowcd /CompressAIDemo/CompressAI/pip install -e . (通过setup.py安装指定版本的compressai库)

叶华：
环境安装：
安装MindSpore 2.0.0 Nightly，注意cuda11.1，参考：https://www.mindspore.cn/install
cd /CompressAI_MindSpore
pip install -e .

----------------------------------------------------- created by zhm ---------------------------------------------------------------------------------- （已在鹏城的石壁龙服务器测试过代码可用）
一、环境安装（ 建立conda环境）
conda create -n compressaidemo python==3.8
conda activate compressaidemo

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install range-coder==1.1
pip install pytorch-msssim==0.2.1
pip install scipy
pip install opencv-python
pip install Pillow
cd /CompressAIDemo/CompressAI/
pip install -e . (通过setup.py安装指定版本的compressai库)

二、文件结构

/CompressAIDemo/CompressAI/demo/dataset ----------- 数据集目录，分为train,test,valid。把train的数据放置train中（训练用的数据集），test数据（测试用的数据集），valid（验证用的数据集）。
/CompressAIDemo/CompressAI/demo/decoded_files ----------- 编解码文件目录，.npz和.bin结尾的文件为编码后的码流，重构图像为png格式，和原图像名称相同
/CompressAIDemo/CompressAI/demo/model ----------- 存放模型的目录，checkpoint_best_loss.pth为最佳模型，checkpoint.pth为当前epoch的模型
/CompressAIDemo/CompressAI/demo/model_baseline.py ----------- 基础模型，包含网络框架
/CompressAIDemo/CompressAI/demo/test.py ----------- 含实际编解码过程的测试（速度较慢）
/CompressAIDemo/CompressAI/demo/test_fast.py ----------- 不含实际编解码过程的测试（速度快，但bpp不是完全准确的）
/CompressAIDemo/CompressAI/demo/train.py ----------- 网络训练文件

---

三、训练与测试

train，test代码中的save_path等地址按照自己的实际地址来改

命令
cd /gpfs/userhome/zhm/CompressAIDemo/CompressAI/demo/

python model_baseline.py (出现ok!没有报错说明模型设计没有问题)
python train.py -d "/gpfs/userhome/zhm/CompressAIDemo/CompressAI/demo/dataset/" --seed 0 --cuda 0 --batch-size 16 --test-batch-size 1 --save --lambda 0.01 （训练）
python test.py -d "/userhome/CompressAI/demo/dataset/" --seed 0 --cuda 0 --batch-size 16 --test-batch-size 1 --lambda 0.01 (测试)
python test_fast.py -d "/gpfs/userhome/zhm/CompressAIDemo/CompressAI/demo/dataset/" --seed 0 --cuda 0 --batch-size 16 --test-batch-size 1 --lambda 0.01 (快速测试)