VAE PyTorch 代码示例 python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader class VAE(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, latent_dim): super(VAE, self).__init__()...
对此有一个技巧是重参数化,也就是不对mu,sigma的正态分布进行采样,而是对0,1的标准正态分布进行采样,再由 采样值*sigma+mu 来获取z,此时z显然满足mu,sigma的正态分布,且z并非由于采样得到,可由上述公式进行求导和梯度反向传播。 变分自编码器(vae)——重参数化 6.代码实例 # -*- coding: utf-8 -*-"...
PyTorch 官方代码:pytorch/examples (https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/pytorch/examples) PyTorch 论坛:PyTorch Forums (https://link.zhihu.com/?target=https%3A//discuss.pytorch.org/latest%3Forder%3Dviews) PyTorch 文档:http://pytorch.org/docs/stable/index.html (https://link.z...
vae = VAE(x_dim=784, h_dim1= 512, h_dim2=256, z_dim=2) if torch.cuda.is_available(): vae.cuda() 优化器和损失函数 optimizer = optim.Adam(vae.parameters()) # return reconstruction error + KL divergence losses def loss_function(recon_x, x, mu, log_var): BCE = F.binary_cross...
CVAE(条件VAE):每个维度用拟合后的分布均值要和目标图片一致 VQVAE(向量量化自编码器):编码->n维向量->每个维度使用cookbook找到最近向量->解码 注意VQVAE没有采样的过程。 1. AE AE(Autoencoder),自动编码器。自编码器的初衷是为了数据降维,假设原始特征x维度过高,那么我们希望通过编码器E将其编码成低维特征向量...
pytorch实现VAE 一、VAE的具体结构 二、VAE的pytorch实现 1加载并规范化MNIST import相关类: from__future__importprint_functionimportargparseimporttorchimporttorch.utils.dataimporttorch.nn as nnimporttorch.optim as optimfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvisionimportdatasets, transforms...
VAE实验分析 现在你已经了解到了VAE背后的数学理论,那么现在让我们看看通过VAE我们能够生成哪些模型,实验平台为PyTorch。 PyTorch的全局架构 代码语言:javascript 复制 classVAE(nn.Module):def__init__(self,latent_dim):super().__init__()self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,256),nn.ReLU(),nn.Lin...
4.VAE的Pytorch实现 1)参考代码 model.py # 定义变分自编码器VAE class Variable_AutoEncoder(nn.Module): def __init__(self): super(Variable_AutoEncoder, self).__init__() # 定义编码器 self.Encoder = nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 64), nn.ReLU() ) ...
在上一篇博客中我们介绍并实现了自动编码器,本文将用PyTorch实现变分自动编码器(Variational AutoEncoder, VAE)。自动变分编码器原理与一般的自动编码器的区别在于需要在编码过程增加一点限制,迫使它生成的隐含向量能够粗略的遵循标准正态分布。这样一来,当需要生成一张新图片时,只需要给解码器一个标准正态分布的隐含...