Cycle Gan 可以產生不同風格的圖片或是用於材質轉換的一個神經網路，主要用於影像對影像的變換。本例可以將馬轉換成斑馬，可以將斑馬變成馬。

資料集下載

馬及斑馬的資料集下載位置，原本是置於 Tensorflow dataset 網站中的  horse to zebra。要下載裏面的資料需安裝如下套件。

pip install tensorflow_datasets

然後再使用如下指令下載資料集

import tensorflow_datasets as tfds
dataset, metadata=tfds.load('cycle_gan/horse2zebra', with_info=True, as_supervised=True)
train_horses, train_zebras = dataset['trainA'], dataset['trainB']
test_horses, test_zebras = dataset['testA'], dataset['testB']

不過可惜的是，許多地區因為不知原因就是無法下載，台灣亦屬於無法下載的區域。

所以請到 kaggle 的 https://www.kaggle.com/datasets/balraj98/horse2zebra-dataset 下載資料集，解開後置於專案下的 horse2zebra 目錄下。

安裝套件

本模型使用 tensorflow 建模，所以先安裝如下套件。

pip install tensorflow==2.10.1 tqdm

todo

模型訓練

每一個 epoch，訓練時間需要 70分鐘。10 個 epoch 就要 700分鐘。

建模及訓練完整代碼如下