实现生成器时需要注意最后一层的激活函数是Tanh,代码如下: classGenerator(nn.Module):def__init__(self,z_dim,):super().__init__()self.z_dim=z_dimnet=[]# 1:设定每次反卷积的输入和输出通道数等# 卷积核尺寸固定为4,反卷积输出为“SAME”模式channels_in=[self.z_dim,512,256,128,64]channels_...
L18.6- 在 PyTorch 中生成人脸图像的 DCGAN 12:43 L19.0- 用于序列到序列建模的 RNN 和转换器 03:06 L19.1- 使用单词和字符 RNN 生成序列 17:44 L19.2.1- 在 PyTorch 中实现字符 RNN(概念) 09:20 L19.2.2- 在 PyTorch 中实现字符 RNN(代码示例) 25:57 L19.3- 具有注意力机制的 RNN 22:...
PyTorch版本DCGAN实现的注解 该篇博文是对PyTorch官方Examples中DCGAN(Deep Convolution Generative Adversarial Networks)实现过程中的一些细节要点的注解 首先是对该脚本运行参数的一些说明: —dataset 指定训练数据集 —dataroot 指定数据集下载路径或者已经存在的数据...
本教程教你如何使用dcgan训练mnist数据集,生成手写数字。 2. 环境配置 2.1. Python 请参考官网安装。 2.2. Pytorch 请参考官网安装。 2.3. Jupyter notebook pip install jupyter 2.4. Matplotlib pip install matplotlib 3. 具体实现 3.1. 导入模块 importosimporttimeimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.d...
使用celebA人脸数据集,20W张人脸数据,完成DCGAN的训练,最终保存生成者模型。下面是DCGAN的代码实现与,训练与基于生成者实现人脸数据的复制。 DCGAN代码实现与训练 01 生成者 生成者卷积神经网络的代码实现如下: classGenerator(nn.Module):def__init__(self, ngpu):super(Generator, self).__init__self.ngpu = ...
生成器除去输出层采用Tanh外,全部使用ReLU作为激活函数 判别器所有层都使用LeakyReLU作为激活函数 DCAGN通过以上的改进得到的生成器结构如下: 100 * 1 * 1 -> 3 * 64 * 64 判别器结构: 3 * 64 * 64 -> 1 * 1 * 1 实现 先弄清楚PyTorch中 nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法 ...
简介:PyTorch实现DCGAN(生成对抗网络)生成新的假名人照片实战(附源码和数据集) 需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~ 一、生成对抗网络(GAN) GAN(生成对抗网络)是用于教授DL模型以捕获训练数据分布的框架,因此可以从同一分布中生成新数据。它们由两个不同的模型组成,生成器和判别器。生成器的工作是生成...
要阅读带插图的教程,请前往http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/dcgan_faces_tutorial.html 本教程将通过一个示例介绍DCGANs。我们将训练一个生成对抗网络(generative adversarial network, GAN), 在给它展示许多名流的照片之后,产生新的名人。这里的大部分代码都来自 pytorch/examples 的实现, 本文档将详细解释实...
这里的大部分代码来自 pytorch/examples 中的dcgan 实现,本文档将对实现进行全面解释,并阐明该模型的工作原理和原因。但别担心,阅读本文不需要事先具备关于 GAN 的知识,但可能需要初学者花一些时间来推理实际发生的事情。此外,为了节省时间,拥有一个或两个 GPU 会有所帮助。现在,让我们从头开始! Generative ...
Pytorch和DCGAN生成肖像画 使用特征匹配和随机图像增强实现DCGAN模型生成艺术品。 我对使用GAN进行艺术创作的想法很感兴趣,因此我开始研究人们设法创造的东西,并且遇到了Mike Tyka的工作,他是Google的研究人员,我发现他对此非常着迷,这促使我开始创建自己的GAN项目来从事艺术创作。