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如何为GPEN添加新数据集？datasets==2.21.0使用教程

你刚拿到GPEN人像修复增强模型镜像，想用自己的照片训练出更贴合个人风格的修复效果？但卡在了“怎么把我的数据加进去”这一步？别急——这篇教程就是为你写的。不讲抽象理论，不堆参数配置，只说清三件事：你的数据长什么样才合格、datasets==2.21.0怎么把它变成GPEN能读的格式、实操时最容易踩的坑在哪。全程基于镜像预装环境（PyTorch 2.5.0 + datasets 2.21.0），命令复制粘贴就能跑通。

1. 先搞懂GPEN要什么数据

GPEN不是“看图修图”，而是“学着修图”。它需要成对的照片：一张清晰高清的原图（High-Quality, HQ），一张对应位置、同样构图但被人工降质过的模糊/有噪/低分辨率图（Low-Quality, LQ）。模型通过对比学习，记住“这张脸模糊时该是什么样，清晰后又该还原成什么样”。

1.1 数据对的基本要求

• 严格一一对应：HQ图001.png必须和LQ图001.png完全同名，放在不同文件夹里；
• 尺寸一致：建议统一裁剪为512×512 像素（镜像默认训练配置）；
• 人脸居中：每张图中人脸需居中、正向、无严重遮挡（帽子/口罩/侧脸会显著影响对齐效果）；
• 格式统一：.png或.jpg即可，但同一数据集中不要混用。

小技巧：别手动降质！用镜像里已装好的basicsr工具批量生成LQ图。比如运行：

python /root/basicsr/basicsr/data/paired_image_dataset.py --input_dir ./hq_images --output_dir ./lq_images --degradation bsrgan

它会自动用BSRGAN算法给每张HQ图生成匹配的LQ版本，省时又标准。

1.2 为什么必须用 datasets==2.21.0？

镜像固定使用datasets==2.21.0（不是最新版），是因为GPEN训练脚本依赖该版本的DatasetDict和ImageFolder加载逻辑。新版datasets（如2.24+）修改了图像缓存路径和元数据结构，直接替换会导致KeyError: 'image'或OSError: Unable to open file。所以——别升级，就用它。

2. 用 datasets==2.21.0 构建可训练数据集

我们不用写复杂的数据类，直接用datasets的load_dataset接口加载本地文件夹。整个过程分三步：准备文件夹 → 创建dataset → 验证结构。

2.1 文件夹结构这样摆

在镜像里新建一个目录（比如/root/my_portrait_data），按如下结构组织：

my_portrait_data/ ├── train/ │ ├── HQ/ # 存放所有高清训练图（如 001.png, 002.png...） │ └── LQ/ # 存放所有对应低质图（同名：001.png, 002.png...） ├── val/ │ ├── HQ/ │ └── LQ/ └── test/ ├── HQ/ └── LQ/

正确示例：train/HQ/001.png和train/LQ/001.png是同一张脸的高清/低质版本
❌ 错误示例：train/HQ/001.jpg和train/LQ/001.png后缀不一致，或LQ/002.png找不到HQ/002.png

2.2 一行代码加载成 DatasetDict

进入Python环境，执行以下代码（已适配 datasets 2.21.0）：

from datasets import load_dataset # 加载整个数据集（自动识别 train/val/test 子目录） dataset = load_dataset( "imagefolder", data_dir="/root/my_portrait_data", drop_labels=True, # GPEN不需要分类标签，直接丢弃 split=["train", "validation", "test"] ) # 查看数据集结构 print(f"训练集大小：{len(dataset[0])}") print(f"验证集大小：{len(dataset[1])}") print(f"测试集大小：{len(dataset[2])}") print(f"样本字段：{dataset[0].features}")

输出应类似：

训练集大小：1280 验证集大小：128 测试集大小：64 样本字段：{'image': <PIL.Image.Image feature>

注意：load_dataset("imagefolder")在 2.21.0 中默认将每个子文件夹（HQ/LQ）视为独立类别。但我们不需要分类，所以用drop_labels=True跳过标签，只保留图像本身。

2.3 把HQ和LQ配对：关键的一步转换

imagefolder加载的是单图，而GPEN需要同时读取一对图。我们用datasets.Dataset.map()创建新字段：

def add_pair(example, idx): # 假设HQ和LQ文件名完全一致，只改路径 lq_path = example["image"].filename.replace("HQ", "LQ") try: from PIL import Image lq_img = Image.open(lq_path) return {"image_hq": example["image"], "image_lq": lq_img} except FileNotFoundError: # 如果找不到对应LQ图，跳过该样本 return None # 应用配对转换（仅处理训练集） train_ds = dataset[0].map( add_pair, with_indices=True, remove_columns=["image"], batched=False, desc="配对HQ/LQ图像" ) # 过滤掉配对失败的样本 train_ds = train_ds.filter(lambda x: x is not None) print(f"配对后有效训练样本数：{len(train_ds)}")

运行后你会看到进度条，最终输出类似配对后有效训练样本数：1275—— 说明5张图没找到对应LQ，已被自动剔除。

3. 让GPEN训练脚本能直接读取

GPEN官方训练脚本（train_gpen.py）默认从磁盘路径读取数据，不支持datasets.Dataset对象。所以我们把配对后的数据保存为标准文件夹结构，供训练脚本调用。

3.1 导出为GPEN兼容的文件夹

import os from pathlib import Path # 创建导出目录 export_dir = "/root/gpen_train_data" Path(export_dir).mkdir(exist_ok=True) def save_pair(example, idx): # 保存HQ图 hq_path = os.path.join(export_dir, f"HQ_{idx:05d}.png") example["image_hq"].save(hq_path) # 保存LQ图 lq_path = os.path.join(export_dir, f"LQ_{idx:05d}.png") example["image_lq"].save(lq_path) return {"hq_path": hq_path, "lq_path": lq_path} # 批量保存 train_ds.map(save_pair, with_indices=True, batched=False, desc="导出配对图像") print(f"已导出 {len(train_ds)} 对图像到 {export_dir}")

执行完，/root/gpen_train_data/下会出现：

HQ_00000.png HQ_00001.png ... LQ_00000.png LQ_00001.png ...

3.2 修改训练脚本的路径参数

打开/root/GPEN/train_gpen.py，找到数据加载相关参数（通常在argparse部分），将--dataroot指向你导出的目录：

# 原始默认值（注释掉） # parser.add_argument('--dataroot', type=str, default='./datasets/ffhq', help='path to images') # 改为你的路径 parser.add_argument('--dataroot', type=str, default='/root/gpen_train_data', help='path to paired images')

同时确认--HQ_suffix和--LQ_suffix参数匹配你的文件名规则（默认是_HQ.png和_LQ.png，我们导出的是HQ_00000.png，所以需微调）：

# 在 train_gpen.py 中搜索并修改这两行： # self.HQ_suffix = '_HQ.png' → 改为：self.HQ_suffix = 'HQ_' # self.LQ_suffix = '_LQ.png' → 改为：self.LQ_suffix = 'LQ_'

验证是否生效：运行python train_gpen.py --help，检查--dataroot默认值是否已更新。

4. 实战：用你的数据跑一次训练

一切就绪，现在启动训练。为节省时间，我们先用小规模验证流程是否通畅。

4.1 快速验证数据加载

在训练前，先运行一个“空转”检查：

cd /root/GPEN python train_gpen.py \ --dataroot /root/gpen_train_data \ --name my_portrait_exp \ --model gpen \ --which_model_netG gpen \ --batch_size 2 \ --load_size 512 \ --crop_size 512 \ --niter 1 \ --niter_decay 0 \ --display_id 0 \ --print_freq 1

如果看到类似输出：

[Step 1/1] loss_G: 12.456 | loss_D: 0.892 | time: 0.42s

说明数据已成功加载，GPU正在计算——第一步通关！

4.2 关键参数调优建议（针对小数据集）

如果你只有几百张自拍，直接套用FFHQ的超参容易过拟合。推荐调整：

提示：首次训练建议加--save_epoch_freq 1，每轮都保存模型，方便回溯最佳状态。

5. 常见问题与避坑指南

5.1 “找不到LQ图片”错误

现象：FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/root/gpen_train_data/LQ_00000.png'
原因：导出时HQ/LQ命名规则不一致，或文件权限问题。
解决：

• 进入/root/gpen_train_data，执行ls -l HQ* \| head -5和ls -l LQ* \| head -5，确认编号完全对应；
• 检查文件权限：chmod 644 HQ_*.png LQ_*.png。

5.2 训练loss爆炸（突然飙升到1e5）

现象：第3轮loss_G从10跳到120000
原因：datasets==2.21.0加载的PIL图像默认为RGB模式，但GPEN训练脚本期望uint8数组。若图像含Alpha通道（如PNG带透明背景），np.array(img)会返回4通道，导致维度错乱。
解决：在add_pair函数中强制转RGB：

def add_pair(example, idx): lq_path = example["image"].filename.replace("HQ", "LQ") try: from PIL import Image hq_img = example["image"].convert("RGB") # 强制转RGB lq_img = Image.open(lq_path).convert("RGB") # 同样处理LQ return {"image_hq": hq_img, "image_lq": lq_img} except Exception as e: return None

5.3 训练速度慢得离谱（<0.1 step/s）

现象：time: 12.45s每步，远低于正常的0.3~0.5s
原因：datasets的ImageFolder在2.21.0版本中默认启用内存映射（memory mapping），但小数据集反而拖慢IO。
解决：加载时禁用缓存：

dataset = load_dataset( "imagefolder", data_dir="/root/my_portrait_data", drop_labels=True, cache_dir=None, # 关键：不使用缓存 split=["train", "validation", "test"] )

6. 总结：你的数据集已就绪

到这里，你已经完成了为GPEN添加新数据集的全部核心步骤：

• 明确数据规范：HQ/LQ严格配对、512×512、人脸居中；
• 正确使用 datasets==2.21.0：用imagefolder加载 +map配对 +filter清洗；
• 无缝对接GPEN训练脚本：导出标准文件夹 + 修改路径参数 + 调优超参；
• 避开高频陷阱：命名一致性、RGB模式强制、缓存开关控制。

下一步，你可以：
用--niter 5快速跑通全流程，确认输出图像质量；
增加数据量（建议≥500对）后，开启--use_vgg_loss提升细节；
尝试不同降质方式（bsrgan/realesrgan）生成LQ，观察修复风格差异。

记住：人像修复不是“越高清越好”，而是“越像你越好”。你的数据，才是GPEN真正学会“认出你”的唯一老师。

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