先训练G:先不计算D的梯度: 判别器输入类型为(源域,0)或者(目标域,1),输出图片为真实图片(源域)的概率值for par...
DA部分 输入图片大小: images.size: torch.Size([1, 3, 512, 1024])labels.size: torch.Size([1, 512, 1024]) input_size = (w, h) # input_size : <class 'tuple'>: (1024, 512) input_size_target = (w,...