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, s
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()forepochinrange(epoches):ifepochin[epoches*0.25,epoches*0.5]:for...
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值表示在什么维度上进行。然后随机采样出标准正态分布的数据,用 和 对其进行变换。这里的kld指的是KL Divergence,它是Loss的一部分,其计算过程如下: import torch import visdom import numpy...
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...
self).__init__()self.linear1=torch.nn.Linear(latent_size,hidden_size)self.linear2=torch.nn.Linear(hidden_size,output_size)defforward(self,x):# x:bs,latent_sizex=F.relu(self.linear1(x))#->bs,hidden_sizex=torch.sigmoid(self.linear2(x))#->bs,output_sizereturnxclassAE(torch.nn....
plt.show()#画3D图#visualize in 3D plot#要观看的数据view_data = train_data.train_data[:200].view(-1, 28*28).type(torch.FloatTensor)/255. encoded_data, _= autoencoder(view_data)#提取压缩的特征值fig = plt.figure(2) ax= Axes3D(fig)#3D 图#x, y, z 的数据值X, Y, Z = encoded...
log(1e-8 + torch.pow(sigma, 2)) - 1 ) / (batchsz*28*28) return x_hat, kld Encode以后的变量$h$要分成两半儿,利用h.chunk(num, dim)实现,num表示要分成几块,dim值表示在什么维度上进行。然后随机采样出标准正态分布的数据,用$\mu$和$\sigma$对其进行变换。这里的kld指的是KL Divergence,它...
import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm import numpy as np # 超参数 # Hyper Parameters EPOCH = 10 BATCH_SIZE = 64 ...
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值表示在什么维度上进行。然后随机采样出标准正态分布的数据,用和对其进行变换。这里的kld指的是KL Divergence,它是Loss的一部分,其计算过程如下: import torchimport visdomimport numpy as ...