PyTorch实现: class LSGANLoss: def __init__(self, device): self.device = device # LS-GAN使用MSE损失而非BCE损失 self.criterion = nn.MSELoss() def discriminator_loss(self, real_output, fake_output): # 真实样本的目标值为1.0 real_
正如杨立昆(Yann LeCun)所言,无监督学习是真正人工智能的“蛋糕”。 这个强大的技术似乎需要大量的代码才能开始,对吗?不。使用PyTorch,我们实际上可以用50行代码创建一个非常简单的GAN。实际上只有5个组成部分需要考虑: R:原始的、真实的数据集 I:作为熵源进入生成器的随机噪声 G:试图复制/模拟原始数据集的生成器...
代码:http://www.albertpumarola.com/research/GANimation/
PyTorch:GAN代码实现 SayStayy 一天不锻炼就要死 来自专栏 · PyTorch学习 31 人赞同了该文章 转自github.com/eriklinderno 数据集为MNIST。 先导入相关模块: import argparse import os import numpy as np import math import torchvision.transforms as transforms from torchvision.utils import save_image from tor...
ganpython实现 gan pytorch代码 目录 导入库 数据准备 定义生成器 定义判别器 初始化模型,优化器及损失计算函数 绘图函数 GAN的训练 运行结果 编辑 导入库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #优化...
Conditional GAN代码实现(Pytorch) 论文地址: https://arxiv.org/abs/1411.1784 1. 提出的背景 传统的GAN虽然可以生成图像,但是无法控制具体生成图像的种类。例如在生成手写体时,GAN和DCGAN都可以生成0-9这十个数字,但是用户无法指定具体生成那个数字的图像; GAN和DCGAN存在模式崩塌现象(Mode collapse(模式坍塌))。
pytorch 实现CDGAN代码,#PyTorch实现CDGAN:一种新型对抗生成网络对抗生成网络(GANs)近年来在生成模型领域中引起了广泛关注,而条件生成对抗网络(CDGAN)则是GANs的一种变体,允许我们在生成数据时加入额外的条件信息。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的CDGAN。#
pytorch实现 主要注意以下两点: 1、nn.BCELoss函数计算的是每一个样本的损失,总损失还要对整个batch求平均,因此后面有mean() 2、前面不用加负号 import torch import torch.nn as nn m = nn.Sigmoid() loss = nn.BCELoss(size_average=False, reduce=False) #真实数据 real_logits = torch.tensor([[1.25...
PyTorch实现的GAN文本语音合成(TTS)和语音转换(VC) 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:9 积分 电信网络下载 Telink_SIG_Mesh 2025-03-27 05:19:01 积分:1 Telink_SIG_Mesh 2025-03-27 05:18:23 积分:1 cursor-csharp 2025-03-27 05:09:45 积分:1 ...