# 设置PyTorch在哪块GPU上运行,这里假设使用序号为1的这块GPU. torch.cuda.set_device(1) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = VAE().to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(),
对于VAE的编码器与所假定出的Q函数,我们采用神经网络来对其进行训练,使得输入X能映射到输出Q(z|X)的分布中,从而帮助我们能够找到一个最好的z来生成实际X中的数据。 使用反向传播训练模型 为了更好理解到我们的VAE是如何训练出来的,首先我们需要定义一个明确的目标,而为了做到这一点,我们又需要做一些数学公式的推导。
VAE(变分自编码器):编码->n维向量->每个维度使用正态分布拟合->每个维度采样形成新的n维向量->解码 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。
在第一篇GAN论文发表六年后,在VAE论文发表七年后,一个开创性的模型出现了:去噪扩散概率模型(DDPM)。DDPM结合了两个世界的优势,擅长于创造多样化和逼真的图像。 在本文中,我们将深入研究DDPM的复杂性,涵盖其训练过程,包括正向和逆向过程,并探索如何执行采样。在整个探索过程中...
基于你提供的提示,我将分点详细解释如何使用PyTorch实现变分自编码器(VAE),并附上相关代码片段。 1. 理解VAE(变分自编码器)的基本原理和架构 VAE是一种生成模型,由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据映射到潜在空间的分布参数(均值和方差),解码器则从潜在空间中采样并重构输入数据。VAE通过最大化证据下界...
如果仅使用自编码器本身的约束方式,而不加入其他正则化方法的话,一定会出现过拟合。 VAE——一种正则化的自编码器 VAE就是一种使用了某种正则化方法的自编码器,它解决了上述的过拟合问题。VAE使用的这种方法来自于概率论的变分推理,不过,我们可以在完全不了解变分推理的前提下看懂VAE。 VAE的想法是这样的:我们...
VAE是一个令人惊叹的工具,它依靠神经网络的帮助能够解决一些具有挑战性的问题:生成模型。与传统方法相比,VAEs解决了两个主要的问题:1.如何在隐藏空间中抽取最相关的隐藏变量来给到输出。2.如何将隐藏空间中的数据分布映射到真实的数据分布中去。但是,VAE也存在着一些缺点:由于使用的是均方根误差,它使得生成器是收敛...
使用PyTorch实现去噪扩散模型 在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前,让我们先看看生成式人工智能的一些发展,也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中,编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样,并将其传递到解码器中,其中输入的...
Pytorch入门之VAE 关于自编码器的原理见另一篇博客 :编码器AE & VAE 这里谈谈对于变分自编码器(Variational auto-encoder)即VAE的实现。 1. 稀疏编码 首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组合出一...
三、使用PyTorch构建变分自编码器 1.导入必要的库 import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F 2.定义模型架构 编码器：通常包括一系列卷积层和全连接层，输出潜在空间的均值和标准差。解码器：通常包括全连接层和转置卷积层，将潜在向量转换回像素空间。classVAE(nn.Module):def__init__...