Pytorch DCGAN代码 DCGAN首次将深度卷积神经网络CNN与生成对抗网络GAN,从而用在无监督学习领域,下面是代码部分。 # 导入常用包 from__future__importprint_function#%matplotlib inlineimportargparseimportosimportrandomimporttorchimporttorch.nn as nnimporttorchvisionimporttorch.nn.parallelimporttorch.backends.cudnn as ...
find() 方法检测字符串中是否包含子字符串 str ,如果指定 beg(开始) 和 end(结束) 范围,则检查是否包含在指定范围内,如果指定范围内如果包含指定索引值,返回的是索引值在字符串中的起始位置。如果不包含索引值,返回-1。torch的用法详见torch.nn.init - PyTorch master documentation def weights_init_normal(m):...
DCGAN用于人脸生成的pytorch例子 DCGAN的实验性应用 Reference 上一节介绍了GAN的基本实现方法,但在实际中很少会直接用最基本的版本。现在广泛使用的是深度卷积生成对抗网络——DCGAN。DCGAN是在GAN的基础上设计的架构,在训练过程中状态稳定,可以有效实现高质量的图片生成及相关的生成模型版本。 DCGAN设计规则 DCGAN构架有...
DCGAN是这方面最好的尝试之一。源码:https://github.com/Newmu/dcgan_code。DCGAN论文作者用theano实现的,他还放上了其他人实现的版本,本文主要讨论tensorflow版本。 TensorFlow版本的源码:https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow DCGAN把上述的G和D换成了两个卷积神经网络(CNN)。但不是直接换就可以了,DCGA...
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在Pytorch中，DCGAN的实现通过载入包、定义输入参数、数据准备、权重初始化、构建生成器与鉴别器、定义损失函数与优化器，以及执行训练循环等步骤实现。训练过程中，生成器的输出会随固定潜在向量迭代更新，最终生成一系列高质量的图片。DCGAN的实验性应用包括图像变换、算术运算、以及图像补全等，展示了其强大...
目录 收起 目录 1 GAN 结构 2 训练过程 3 数据准备 4 pytorch代码 导航栏 目录 GAN(Geneative adversarial nets)生成对抗网络,在2014年由Ian J. Goodfellow等人提出,GAN的出现使得深度学习有了千奇百怪的玩法,例如生成网络从来没有见过的图片,图片的风格迁移,用笔简单画出物体形状网络生成真实图片,生成网络从...
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