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vae_main_plus.py # vae模型train过程代码 import torch from torch.utils.data import DataLoader from torch import nn, optim from vae_module_plus import VAEPlus import visdom from torchvision import transforms, datasets if __name__ == '__main__': mnist_train = datasets.MNIST('mnist', True,...
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-vae/data.py/ Jump to 58 lines (48 sloc)1.51 KB RawBlame fromtorchvisionimportdatasets,transforms _MNIST_TRAIN_TRANSFORMS=_MNIST_TEST_TRANSFORMS=[ transforms.ToTensor(), transforms.ToPILImage(), transforms.Pad(2), transforms.ToTensor(), ...
这里的研究代码指的是特定系统及其训练方式，比如GAN、VAE，这类的代码将由LightningModule直接抽象出来。我们以MNIST生成为例。l1 = nn.Linear(...)l2 = nn.Linear(...)decoder = Decoder()x1 = l1(x)x2 = l2(x2)out = decoder(features, x)loss = perceptual_loss(x1, x2, x) + CE(out, x)...
最终训练VAE并在验证集中进行评估: num_epochs=50for epochinrange(num_epochs):train_loss=train_epoch(vae,device,train_loader,optim)val_loss=test_epoch(vae,device,valid_loader)print('\n EPOCH {}/{} \t train loss {:.3f} \t val loss {:.3f}'.format(epoch + 1, num_epochs,tr...
GANs由完全连接的层组成。它将从100维高斯分布采样的噪声转换为MNIST图像。鉴别器网络也由完全连接的层组成,用于区分输入数据是真是假。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classGenerator(nn.Module):def__init__(self):super(Generator,self).__init__()latent_size=100output=28*28self.mai...
自回归模型是从先前的值推断当前值的模型,正如我们在第 5 章,“序列数据处理”中使用 RNN 所讨论的那样。变分自编码器(VAE)是自编码器的一种变体,由编码器和解码器组成,其中编码器将输入编码为低维潜在空间向量, 解码器解码潜向量以生成类似于输入的输出。
此外，还测试了VAE模型。在MPS模式下，loss出现异常，导致nan值，可能为实验特性的bug。这提示开发者在GitHub仓库中提交问题，期待Pytorch提供更好的支持。一个愿景是通过合理利用普通设备（如不带GPU的笔记本或智能手机）的CPU性能，降低深度学习的能耗和模型训练的复杂性，实现AI的平民化。Macbook的GPU训练...
VAE用于mnist的代码 载入包和数据准备 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.autograd import Variable from torchvision.utils import save_image ...