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FontAwesome ver 5 をCSSの擬似要素で使うときは font-family: "Font Awesome 5 Free" で指定

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.anchor-product {
  background-color: lightgreen;
  font-weight: bold;
  color: black;
  border-radius: 25px;
  font-size: 10pt;
  padding: 0.1rem 0.2rem;
}

.anchor-product::before {
  font-family: "Font Awesome 5 Free";
  content: "\f07a";
  padding-right: 5px;
}

とすると



のように表示された。 ver4までは

font-family: "FontAwesome"

だったので注意。<i>では表示されるのに、CSS擬似要素では表示されず困惑した。

PatchGANの実装方法は一つ一つのPatchを作る必要はなく、画像全体を入力とすればよいことの説明

PatchGANを含む、たとえばpix2pixのソースコードを見ていても、Patchをそれぞれiterateしてるような記述がないじゃないかと思っていたが、それでいいらしい。

https://nodaki.hatenablog.com/entry/2018/07/27/235914

Q: And looks like discriminator you've implemented is just a conv net, not a patchgan that was mentioned in the paper.
A: Which is patch ij in the input? Well, output X_ij is just a neuron in a convnet, and we can trace back its receptive field to see which input pixels it is sensitive to.
(Question: PatchGAN Discriminator · Issue #39 · junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix · GitHub)

kerasのpix2pixのコード。

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pix2pixのソースコードを書きました。主に、 https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN/tree/master/pix2pix にあるものをベースに、リファクタしつつ、notebook形式にしました。まだクラス間の無駄な結合などもありますが、とりあえず動くようになりました。 下記にhtmlを直接貼り付けました。
試みに、同一のデータを3つ、1 batchに1データ、1epochに3batchを入れて、12epochまで学習したときの画像(ほとんど学習は進んでいない)。
pix2pix