本节的程序来源于项目 https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow 。
10.1.1 去除错误图片
在地址http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train2014.zip 下载COCO数据集，将所有图片文件放在目录~/datasets/super-resolution/mscoco下。使用chapter_10中的delete_broken_img.py脚本删除一些错误图像：
python delete_broken_img.py -p ~/datasets/super-resolution/mscoco/
10.1.2 将图像裁剪到统一大小
接着将图像缩放到统一大小：
python tools/process.py \
--input_dir ~/datasets/super-resolution/mscoco/ \
--operation resize \
--output_dir ~/datasets/super-resolution/mscoco/resized
10.1.3 为代码添加新的操作
遵循 10.1.3 为代码添加新的blur操作，然后对图像进行模糊处理：
python tools/process.py --operation blur \
--input_dir ~/datasets/super-resolution/mscoco_resized/ \
--output_dir ~/datasets/super-resolution/mscoco_blur/
合并图像：
python tools/process.py \
--input_dir ~/datasets/super-resolution/mscoco_resized/ \
--b_dir ~/datasets/super-resolution/mscoco_blur/ \
--operation combine \
--output_dir ~/datasets/super-resolution/mscoco_combined/
划分训练集和测试集：
python tools/split.py \
--dir ~/datasets/super-resolution/mscoco_combined/
模型训练：
python pix2pix.py --mode train \
--output_dir super_resolution \
--max_epochs 20 \
--input_dir ~/datasets/super-resolution/mscoco_combined/train \
--which_direction BtoA
模型测试：
python pix2pix.py --mode test \
--output_dir super_resolution_test \
--input_dir ~/datasets/super-resolution/mscoco_combined/val \
--checkpoint super_resolution/
结果在super_resolution_test文件夹中。