当使用 torch.nn.DataParallel 将代码运行在多张 GPU 卡上时,PyTorch 的 BN 层默认操作是各卡上数据独立地计算均值和标准差,同步 BN 使用所有卡上的数据一起计算 BN 层的均值和标准差,缓解了当批量大小(batch size)比较小时对均值和标准差估计不准的情况,是在目标检测等任务中一个有效的提升性能的技巧。 链接...
代码实现: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvision.utilsimportsave_image# Save a given Tensor into an image file.fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnp#构建VAE模型,主要由Encoder和Decoder组成cl...
pytorch 卷积vae pytorch 卷积层函数 卷积函数 注: 函数语法、参数介绍、shape、变量、Example,均转自PyTorch 中文手册。 说实话PyTorch 中文手册对于参数in_channels和out_channels的讲解还是不够详细。 所以我参考了另一篇博客 【PyTorch学习笔记】17:2D卷积,nn.Conv2d和F.conv2d 来讲解这两个参数的意义。 函数语法...
import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable from torchvision import datasets, transforms 设置参数：parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch MNIST Example')parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=128, metavar='N',help='input ...
parser=argparse.ArgumentParser(description='VAE MNIST Example') parser.add_argument('--batch-size',type=int,default=128,metavar='N', help='input batch size for training (default: 128)') parser.add_argument('--epochs',type=int,default=10,metavar='N', ...
前段时间我写了一篇VQVAE的解读,现在再补充一篇VQVAE的PyTorch实现教程。在这个项目中,我们会实现VQVAE论文,在MNIST和CelebAHQ两个数据集上完成图像生成。具体来说,我们会先实现并训练一个图像压缩网络VQVAE,它能把真实图像编码成压缩图像,或者把压缩图像解码回真实图像。之后,我们会训练一个生成压缩图像的生成网络Pixe...
Security Insights Additional navigation options main 50Branches0Tags Code Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit eromomon Use torch.accelerator API in VAE example (#1338) May 3, 2025 54e132e·May 3, 2025 ...
PyTorch VAE A collection of Variational AutoEncoders (VAEs) implemented in pytorch with focus on reproducibility. The aim of this project is to provide a quick and simple working example for many of the cool VAE models out there. All the models are trained on theCelebA datasetfor consistency...
1000- semi-supervised-pytorch: 各种基于VAE的半监督模型和生成模型的实现。 1000- pytorch_cluster: 优化图簇算法的PyTorch扩展库。 1000- neural-assembly-compiler: 基于自适应神经编译的PyTorch神经汇编编译器。 1000- caffemodel2pytorch:将Caffe模型转换为PyTorch模型。 1000- extension-cpp: PyTorch中的C++扩展。
cats vs dogs : Example of network fine-tuning in pytorch for the kaggle competition Dogs vs. Cats Redux: Kernels Edition. Currently #27 (0.05074) on the leaderboard. 六. 论文实现 google_evolution : This implements one of result networks from Large-scale evolution of image classifiers by Esteba...