@Testlolkek112bot - сам бот (Бесплтаная версия AWS закончилась, так что могу только по запросу с компьютера включить бота)
}{очу заранее извиниться за названия файлов, они немного не соответсвуют их содержанию. И в момент создания названия телеграм-бота я не планировал что он будет не тестовый, однако все пошло не попалану и нестоый бот с глупым названием стал основным..
За основу создания модели которую собрался обучать, брался данный репазиторий, большое спасибо автору. Тем не менее в нем были сделаны достаточно значительные изменения. Генератор и дискриминатор создавался более продвинутый (на мой взгляд) и за основу брались вот этот код . В них так же были сделаны незначительные изменения.
Было интересно самому с самого начало обучить сеть, так что сеть обучалась в Google Colab около 12000 эпох около 10 часов, после этого колаб вылетал. Даже при создании новых аккаунтов колаб не смог повторить свой предыдущий успех и останавливал свое обучение на 1-2 тыс. эпохе, так что веса я брал из первой попытки обучения. Размер бачей был всего 4 с num_workers=2 с разрешением картинки 172 на 172.
На конец обучения сеть выдавала достаочно хорошие результаты (наставник проекта так же это подтвердил).
Получилась из одной и той же картинке на тесте СУПЕРлето и зима (даже вода замерзла).
Отлично! модель обучена, я вижу красивые картинки зимы и лета, пол работы сделано(как я думал). Далее создал проект в PyCharm, достал веса с генераторов, и тут начались муки. Как оказалось для формата файла весов .pkl тренерованного на GPU критически не подходит тот код что я написал. Картинки в бот отправлялись либо в негативе, либо черные картинки. Ошибки к счатью получилось исправить, спасибо переносу дедлайнов, но на это потребовалось больше всего времени. Сам бот писался на фреймворке aiogram для получения асинхронности бота.
Далее деплоил бота на AWS, благодаря этому туториалу данный этап прошел без каких либо затруднений.
Как же я был рад первой нормальной обработанной картинке полученной от бота в ответ.
Зима конечно не так классно как лето обрабатывается, однако даже на такой совершенно заснеженной картинке был частично убран снег и елки поменяли свой цвет.
Однако сеть обучена, выправлены все косяки, асинхронный бот создан и задеплоен И ОН ДАЖЕ ПРАВИЛЬНО ОТВЕЧАЕТ !!! Так что батут работает :) Спасибо авторам курса Deep Learning School за лекции и задания.