训练DCGAN(pytorch官网版本) 将pytorch官网的python代码当下来,然后下载好celeba数据集(百度网盘),在代码旁新建celeba文件夹,将解压后的img_align_celeba文件夹放进去,就可以运行代码了。 输出如下 显存占用如下 与目标检测模型动不动就显存不够比,简直好太多了。 那最后有一个生成的假的图像,下面是一个epoch的结果 ...
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集路径 —workers DataLoader...
与Keras不同,PyTorch不使用显式的“重塑”模块;相反,我们使用PyTorch操作“视图”手动重塑张量。其他简单的PyTorch操作也可以在前传过程中应用,比如将一个张量乘以2,PyTorch不会眨眼睛。 注意forward方法中的if语句。PyTorch使用一种逐行定义策略,这意味着在向前传球期间动态构建计算图。这使得PyTorch极其灵活;没有什么可以...
DCGAN-pytorch实现 带数据集和说明文件 用pytorch实现的DCGAN,代码结构清晰,附有说明文件和数据集下载地址。并有结果图片。下载后请先查看 readme.md文件 上传者:qq_24369113时间:2018-01-07 DCGAN-tensorflow-master.zip_matlab tensorflow_matlb的dcgan_result ...
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 = ...
6.2. 可视化G的训练过程 6.3. 真图 vs 假图 7. 展望 8. 原文 1. 简介 本教程将通过一个具体的实例来讲解DCGANs。我们将训练一个生成对抗性网络(GAN),在向其展示许多真正名人的照片后,该网络能产生新的名人。此处的大部分代码都来自pytorch/examples中的dcgan实现,本文将对实现方式进行详细的讲解,并阐明该模型...
DP 只用于单机多卡,DDP 可以用于单机多卡也可用于多机多卡,后者现在是Pytorch分布式训练的主流用法。 DP写法比较简单,但即使在单机多卡情况下也比 DDP 慢。具体可参考: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#dataparallel-layers-multi-gpu-distributed 。
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...
本教程将通过一个示例来介绍 DCGAN。 我将训练一个生成对抗网络 (GAN) ,在向其展示许多真实名人的照片后生成新的名人。这里大部分代码来自于 pytorch/examples 。本文档针对这些实现进行全面解释,并阐述该模型的工作方式和原因。 What is a GAN? GANs 是训练一个 DL 模型以获得训练数据分布的框架,因此我们可以从...
Pytorch和DCGAN生成肖像画 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。 当我开始这个项目时,我并没有意识到训练GAN模型有多困难,并且花费了很多试验和错误才能得出...