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...
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。
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...
from torchvision.datasets import MNIST import os import numpy as np if not os.path.exists('./vae_img'): os.mkdir('./vae_img') def to_img(x): x = x.clamp(0, 1) x = x.view(x.size(0), 1, 28, 28) return x reconstruction_function = nn.MSELoss(size_average=False) ...
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)...
扩散模型是一种特殊的VAE,其灵感来自于热力学:一个分布可以通过不断地添加噪声变成另一个分布。放到图像生成任务里,就是来自训练集的图像可以通过不断添加噪声变成符合标准正态分布的图像。从这个角度出发,我们可以对VAE做以下修改:1)不再训练一个可学习的编码器,而是把编码过程固定成不断添加噪声的过程;2)不再把...
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(), ...
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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...