# 引入必要的库importcv2fromdeep_learning_modelimportFeatureExtractor,ImageGenerator# 初始化模型feature_extractor=FeatureExtractor()image_generator=ImageGenerator()# 从视频流中捕获帧video_capture=cv2.VideoCapture(0)whileTrue:
generator=build_generator()discriminator=build_discriminator()discriminator.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])# GAN模型的输入gan_input=layers.Input(shape=(100,))generated_image=generator(gan_input)discriminator.trainable=Falsegan_output=discriminator(generated_image)ga...
4.1 生成器(generator) 4.2 线程(thread) 4.3 队列(queue) 4.4 装饰器 1 本篇主要阅读对象、目标及概要 如今,Python语言已经成为人工智能领域最热门的开发语言之一,她正在被越来越多的从事人工智能(包括机器人、机器视觉)的机构、和个人所使用,人们在使用python语言的灵活性、易用性及强大的应用模块的同时,也贡献...
importtorchfromtorchvision.utilsimportsave_imagefrommodelimportGenerator# 假设 Generator 是用于生成头像的模型# 加载预训练模型device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'model=Generator().to(device)model.load_state_dict(torch.load('path/to/pretrained/model.pth'))# 加载模型权重# 生成随机噪声z=...
expand_dims(input_image, axis=0).astype(np.float32) 步骤三:进行风格迁移 使用加载的模型对图像进行风格迁移。 # 运行模型 output_image = generator_A2B(tf.constant(input_image))[0].numpy() # 去除批次维度和可能的归一化 output_image = np.squeeze(output_image, axis=0) output_image = (output...
返回的图像的batchsize是128,还有对应的labels。Generator返回的数据是不确定的,可以用来在线生成增强的数据,用在训练神经网络中。 同样的,你可以使用Pytorch: import torchvisiontransforms = torchvision.transforms.Compose([p.torch_transform(),torchvision.transform...
importpollinations.aiasaibatch:list=ai.sample_batch(size=5)image_generator:ai.Image=ai.Image()image_generator.generate_batch(prompts=batch,save=True)# OPTIONAL: path # OPTIONAL: naming = 'counter' | naming = 'prompt'# image_generator.generate_batch(prompts=batch, save=True, path='somefolder...
AI代码解释 defgenerator(inputs,channel=32,num_blocks=4,name='generator',reuse=False):withtf.variable_scope(name,reuse=reuse):x=slim.convolution2d(inputs,channel,[7,7],activation_fn=None)x=tf.nn.leaky_relu(x)x=slim.convolution2d(x,channel*2,[3,3],stride=2,activation_fn=None)x=slim....
AI代码解释 def__stacked_generator_discriminator(self):self.D.trainable=False model=Sequential()model.add(self.G)model.add(self.D)returnmodel 模型的训练使用 2.1 模型的训练 在这里,我们并没有直接去训练生成器。而是通过对抗性模型间接地训练它。我们将噪声传递给了对抗模型,并将所有从数据库中获取的图像...
def generator(inputs, channel=32, num_blocks=4, name='generator', reuse=False): with tf.variable_scope(name, reuse=reuse): x = slim.convolution2d(inputs, channel, [7, 7], activation_fn=None) x = tf.nn.leaky_relu(x) x = slim.convolution2d(x, channel*2, [3, 3], stride=2,...