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Paul Corbalan 2024-01-31 11:53:54 +01:00
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@ -13,6 +13,22 @@ Notre projet s'inspire grandement des ressources suivantes qui sont l'article in
- Code : [martinarjovsky/WassersteinGAN (github.com)](https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGAN) - Code : [martinarjovsky/WassersteinGAN (github.com)](https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGAN)
## Installation
Il est important de noter que Python 3.11 a été utilisé pour ce projet notamment au niveau de la compatibilité avec la librairie PyTorch, il est donc recommandé d'utiliser cette version.
1. Pour installer Python 3.11, il est recommandé de le faire avec Anaconda, en exécutant la commande suivante :
```shell
conda create -n wasserstein-gan python=3.11
```
2. Pour activer l'environnement, il suffit d'exécuter la commande suivante :
```shell
conda activate wasserstein-gan
```
3. Pour installer les dépendances du projet, il suffit d'exécuter la commande suivante :
```shell
pip install -r requirements.txt
```
## Utilisation ## Utilisation
Le détail des expériences est détaillé dans le [Jupiter Notebook](./notebook.ipynb). Cependant il est possible de reproduire celle-ci simplement en exécutant les commandes suivantes : Le détail des expériences est détaillé dans le [Jupiter Notebook](./notebook.ipynb). Cependant il est possible de reproduire celle-ci simplement en exécutant les commandes suivantes :
- Pour l'entraînement : - Pour l'entraînement :