构建一个自动编码器并当对其完成训练完之后,拿出这个解码器,随机传入一个编码(code),通过解码器能够生成一个和原始数据差不多的数据,就是生成数据。 下面我们将用PyTorch简单地实现一个自动编码器实现“生成数据”: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch from torchimportnn,optim from to...
1.通过torchvision中transforms的totensor功能将0-255的灰度值转到0-1范围,这更利于激活函数与损失函数的功能(如sigmoid函数,binary交叉熵都是针对0-1之间的值)。 2.通过pytorch的view功能将二维像素矩阵(28,28)变为一维序列28*28=784,便于编码器encoder和解码器decoder中的全连接层处理。 下面叙述的自编码器的三种...
AutoEncoder 的 PyTorch 实现 之前的文章叙述了AutoEncoder的原理,这篇文章主要侧重于用PyTorch实现AutoEncoder AutoEncoder 其实AutoEncoder就是非常简单的DNN。在encoder中神经元随着层数的增加逐渐变少,也就是降维的过程。而在decoder中神经元随着层数的增加逐渐变多,也就是升维...
Deep autoencoder 三、Pytorch实现 数据集: Fashion MNIST 有70000张灰度图,其中60000作为训练,10000作为测试集; 包含有10个类别; 代码实现: 1)导入需要的包 #import packagesimportosimporttorchimporttorchvisionimporttorch.nn as nnimporttorchvision.transforms as transformsimporttorch.optim as optimimportmatplotlib.p...
之前的文章叙述了AutoEncoder的原理,这篇文章主要侧重于用PyTorch实现AutoEncoder AutoEncoder 其实AutoEncoder就是非常简单的DNN。在encoder中神经元随着层数的增加逐渐变少,也就是降维的过程。而在decoder中神经元随着层数的增加逐渐变多,也就是升维的过程 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class AE...
Autoencoder线性和卷积的Pytorch实现 我的代码在kaggle上跑的。 线性AE import os import datetime import numpy as np import torch import torchvision from torch import nn from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms...
厚实表皮还就内个一开创建的收藏夹dl内容:43、逐行讲解Masked AutoEncoder(MAE)的PyTorch代码,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
目录 收起 代码结构 Pre-train Encoder Decoder MAE 损失函数 论文: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learnersarxiv.org/abs/2111.06377 代码来自(非官方): https://github.com/pengzhiliang/MAE-pytorchgithub.com/pengzhiliang/MAE-pytorch ...
AutoEncoder的PyTorch实现 其实AutoEncoder就是非常简单的DNN。在encoder中神经元随着层数的增加逐渐变少,也就是降维的过程。而在decoder中神经元随着层数的增加逐渐变多,也就是升维的过程 class AE(nn.Module): def __init__(self): super(AE, self).__init__() ...