如何在Google Colab运行AnimeGANv2的PyTorch实现并解决403报错

可行解决方案 #

这个报错是Torch Hub调用GitHub API时触发了匿名访问速率限制，Colab共用IP场景下非常常见，可按以下两种方案解决：

方案1：绕过Torch Hub直接本地加载（最稳定，无需额外配置）

• 直接克隆目标仓库到Colab实例本地，安装所需依赖
• 手动下载需要的预训练权重文件，存入仓库的weights目录
• 本地导入模块和权重完成初始化，参考代码如下：

from model import Generator
from face2paint import face2paint
import torch
from PIL import Image

# 加载本地预训练权重，替换为你要使用的权重文件名即可
model = Generator()
model.load_state_dict(torch.load("weights/你要使用的权重文件名.pt", map_location="cpu"))
model.eval()

# 初始化face2paint功能，可根据需要调整size和device参数，有GPU时device设为"cuda"可大幅提速
face2paint = face2paint(size=512, device="cpu")

# 后续正常调用处理图片即可
img = Image.open("你的输入图片路径").convert("RGB")
out = face2paint(model, img)

方案2：配置GitHub访问令牌解决速率限制（需要GitHub账号）

• 到GitHub个人设置中生成仅开放公开仓库读取权限的个人访问令牌，无需勾选其他权限
• 在Colab运行Torch Hub代码前先设置环境变量，代码如下：

import os
os.environ['GITHUB_TOKEN'] = '你生成的个人访问令牌字符串'

• 再运行原来的torch.hub.load代码即可正常调用

额外优化提示 #

• 训练和测试时把device参数改为cuda调用Colab提供的GPU资源，运行速度可提升5-10倍
• 测试不同风格的权重时，只需替换加载的权重文件名即可，无需调整其他代码

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mario