在 PyTorch 中,可以使用 `torch.nn.functional.mmd2` 函数来计算 MMD。以下是一个简单的例子: ```python import torch import torch.nn.functional as F # 假设你有两个数据集 X 和 Y X = torch.randn(100, 2) Y = torch.randn(100, 2) + 2 # 计算 MMD^2
MMDetection是一个基于PyTorch的目标检测开源工具箱。它是OpenMMLab项目的一部分。主分支代码目前支持 PyTorch...
print(result) # tensor(1.8873) # 这组MMD损失主要是为了检验一下,MMD损失是不是(上述两组)单个样本对应的MMD损失的和。 # 显然,结果表明不是的。MMD损失计算的是一批源域数据和对应目标域那批数据的分布损失,是从整体考虑的分布损失,不是简单地理解为逐样本MMD损失的和。 source = torch.tensor([[1,2,3...
最大均值差异MMD实现(pytorch) importtorchimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.autogradimportVariabledefrbf_kernel(source,target,kernel_mul=2.0,kernel_num=5,fix_sigma=None):""" 将源域数据和目标域数据转化为核矩阵,即上文中的K Params: source: 源域数据(n * len(x)) target: 目标域数据(...
Pytorch版本代码 网上找了一圈,都是基于pytorch框架下实现的MMD计算方法,也有基于tensorflow的,但几乎都有些或多或少的错误,这里我用numpy方式实现,不管是pytorch还是tensorflow的Tensor数据,只要加载到MMD函数中,就可以计算结果。 MMD概念 MMD,maximum mean discrepancy,最大化均值差异。顾名思义,两组数据 ...
51CTO博客已为您找到关于MMD距离pytorch的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及MMD距离pytorch问答内容。更多MMD距离pytorch相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
WAE-GAN和WAE-MMD的PyTorch实现 分类: Deep Learning 标签: wae-mmd, wae-gan, PyTorch, Python 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 Picassooo 粉丝- 57 关注- 4 会员号:3720 +加关注 0 1 升级成为会员 « 上一篇: Unpooling反池化, Deconvolution反卷积,转置卷积deconv » 下一篇: python ...
迁移学习轴承诊断DAN:ResNet50-MMD代码pytorch版本ResNet50进行特征提取,mmd最大均值误差进行域适应可以换自己的数据集,只需改文件名即可,数据集必须转化为二维图像, 视频播放量 9、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 目标检测数据集
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LICENSE README.md setup.py README Apache-2.0 license CLIP-MMD An unofficial implementation ofRethinking FID: Towards a Better Evaluation Metric for Image Generation. Uses Transformers on PyTorch. Features support multiple GPUs with DDP. acquire less memory; support larger dataset (like 1M each). ...