28*28))# encode,decode=model(x)#print(encode.shape)train_data=get_data()criterion=nn.MSELoss()optimizier=optim.Adam(model.parameters(),lr=lr,weight_decay=weight_decay)iftorch.cuda.is_available():model.cuda()for
torch 设置卷积权重 卷积autoencoder CAE(Convolutional Auto-Encode) 卷积自编码 (deeplearning-toolbox中的CAE),对于这个深度学习的网络的的解释很少。 下面谈一下自己的认识,算是总结吧 CAE(Convolutional Auto-Encode) 卷积自编码 :一种卷积自编码器,其实现的过程与Auto-Encode的思想是一致的 都是使用的是先编码...
importtorchimporttorch.nn as nnclassEncoder(nn.Module):def__init__(self, encoded_space_dim, fc2_input_dim=128, iscond=False, cond_dim=10): super().__init__() self.encoder_cnn=nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 8, 3, stride=2, padding=1), nn.ReLU(True), nn.Conv2d(8, 16, 3, s...
optimfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtqdmimporttqdmimportosos.chdir(os.path.dirname(__file__))'模型结构'classEncoder(torch.nn.Module):#编码器,将input_size维度数据压缩为latent_size维度def__init__(self,input_size,hidden_size,latent_size):super(Encoder,self).__init__()self.linear1=nn.Linear...
from torch import nn, optim class AE(nn.Module): def __init__(self): super(AE, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( # [b, 784] => [b, 256] nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), # [b, 256] => [b, 64]
PyTorch [1]是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,主要有两大特征: 类似于 NumPy 的 张量计算,可使用 GPU 加速 基于带自动微分系统的深度神经网络 2. 自编码器 自编码器 (autoencoder, AE) 是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络,其功能是通过将输入...
[1] https://www.zhihu.com/question/41490383 [2] https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/4-04-A-autoencoder [3] https://blog.csdn.net/szm21c11u68n04vdclmj/article/details/78635586 [4] https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/73480859...
optimizer= torch.optim.Adam(autoencoder.parameters(), lr=LR) loss_func=nn.MSELoss()#initialize figuref, a = plt.subplots(2, N_TEST_IMG, figsize=(5, 2)) plt.ion()#continuously plot#original data (first row) for viewingview_data = train_data.train_data[:N_TEST_IMG].view(-1, 28...
MNIST(root='./data', train=False, transform=transform, download=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=10, shuffle=False) # 获取一些测试数据 dataiter = iter(test_loader) images, labels = dataiter.next() images_flat = images.view(-1, 28 * 28)...
# KLkld = 0.5 * torch.sum(torch.pow(mu, 2) +torch.pow(sigma, 2) -torch.log(1e-8 + torch.pow(sigma, 2)) - 1) / (batchsz*28*28) return x_hat, kld Encode以后的变量要分成两半儿,利用h.chunk(num, dim)实现,num表示要分成几块,dim值表示在...