给训练后的autoencoder随机给一个code为[[1.19, -3.36, 2.06]](其实这里不严谨,我们并不知道给的这个随机向量是否包含有数字的信息,所以有可能你赋值的随机向量decoder之后的图片并不是一张数字图片),用decode解码得到图片: 可以看出来,解码得到的图片相当模糊,可能是因为我们code的维度太低了,导致encoder的过程中损...
1. self.encoder中输入节点为3,输出节点为48。在auto encoder中是否应该是输出节点小于输入节点,才能达到信息压缩的目的呢?一般我们看auto encoder表示图也是中间节点小于原始节点。2. self.decoder中为何最后要使用nn.Tanh()呢?mnist的例子中都用了,因为是图像,所以要将结果数据映射到-1到1之间。对于二维数据也要...
但AutoEncoder是无监督学习,不需要label,我们只需要将网络的输出output和网络的输入input进行对比,计算loss即可 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 viz = visdom.Visdom() for epoch in range(epochs): # 不需要label,所以用一个占位符"_"代替for batchidx, (x, _) in enumerate(mnist_train...
首先将mnist数据变为1维 全连接层改变了数据维度 代码 importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorchimportnn,optimfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtqdmimporttqdmimportosos.chdir(os.path.dirname(__file__))'模型结构'classEncoder(torch.nn.Module):#编码器,将input_size...
AutoEncoder进能够重构见过的数据、VAE可以通过采样生成新数据,对于MNIST数据集来说都可以通过全连接神经网络训练。但是我们需要用CNN来实现呢,也很轻易。 Conditional VAE则有些特殊,它要把数据标签转换成One-Hot格式再拼接到数据上,MNIST数据集尚可,数据拉开也就784维度,那么对于一般的图像数据来说就不可行了。
使用PyTorch实现Autoencoder 接下来,我们将使用PyTorch实现一个简单的Autoencoder。我们将使用MNIST数据集作为示例,其中包含手写数字的灰度图像,数据维度为28x28。 1. 安装PyTorch 首先,我们需要确保安装了PyTorch。如果你还没有安装,可以通过以下命令安装: pipinstalltorch torchvision ...
自动编码器包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分,编码器和解码器都可以是任意的模型,目前神经网络模型用的较多。输入的数据经过神经网络降维到一个编码(coder),然后又通过一个神经网络去解码得到一个与原输入数据一模一样的生成数据,然后通过比较这两个数据,最
在这里使用MNIST手写体数据集,它含有60000张(1, 28, 28)的单通道灰度图片 网络结构 使用线性映射,编码器每次经过线性变换维度减少,解码器每次经过线性变换维度倍增。 编码器将数据映射到(1, 3),解码器从(1, 3)解回(1, 28*28)。 AutoEncoder(
mnist_test = datasets.MNIST('mnist', train=False, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()]), download=True)mnist_test = DataLoader(mnist_test, batch_size=32) 由于input是0-1之间的实数,所以Loss function选择MSE epochs = 1000lr = 1e-3model = ...
Image.open('/content/MNIST_Out_Images/Autoencoder_image95.png')在最后一步，我们将测试我们的自编码器模型来重建图像。test_image_reconstruct(model, testloader)Image.open('/content/MNIST_reconstruction.png')所以，我们可以看到，自训练过程开始时，自编码器模型就开始重建图像。第一个epoch以后，重建的质量...