我们首先看一下pytorch框架下的VAE实现: classVAE(nn.Module):def__init__(self):super(VAE,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(784,400)self.fc21=nn.Linear(400,20)self.fc22=nn.Linear(400,20)self.fc3=nn.Linear(20,400)self.fc4=nn.Linear(400,784)defencode(self,x):h1=F.relu(self....
Pyro 自称的深度概率编程,很大程度上是因为能够和 PyTorch 的神经网络结合使用。 Pyro 本身直接提供了 ELBO 的损失函数(LOSS FUNCTION),可以省去了写损失函数的部分。 上代码,网络结构基本一致,不是全连接就是卷积,这不是我们关注的重点。 # define the PyTorch module that parameterizes the# diagonal gaussian di...
loss_function计算重构误差(BCE)和 KL 散度,并返回两者之和。 4. 训练模型 使用Adam 优化器训练模型,以下是训练代码: importtorch.optimasoptim# 实例化模型encoder=Encoder()decoder=Decoder()optimizer=optim.Adam(list(encoder.parameters())+list(decoder.parameters()),lr=1e-3)# 开始训练epochs=10forepochin...
recon_batch, mu, logvar = model(data.to(device)) loss = loss_function(recon_batch, data.to(device), mu, logvar) loss.backward() train_loss += loss.item() optimizer.step() print('Epoch: {} Loss: {:.3f}'.format(epoch+1, train_loss/len(train_loader.dataset))) # 随机采样10个...
变分自编码器VAE的由来和简单实现(PyTorch) 之前经常遇到变分自编码器的概念(VAEVAE),但是自己对于这个概念总是模模糊糊,今天就系统的对VAEVAE进行一些整理和回顾。 VAE的由来 假设有一个目标数据X={X1,X2,⋯,Xn}X={X1,X2,⋯,Xn},我们想生成一些数据,即生成^X={^X1,^X2,⋯,^Xn}X^...
变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)是一种生成模型,能够学习数据的潜在表示并生成新数据。VAE在自编码器的基础上增加了概率建模,使得其生成的数据具有更好的多样性和连贯性。本教程将详细介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的VAE,并展示其在MNIST数据集上的应用。
为了具体说明如何构建和训练变分自编码器(VAE),下面我们将通过一个简单的实现示例,使用Python和一个流行的深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)。这个例子将聚焦于处理图像数据,因为图像生成是VAE应用中最直观和常见的场景之一。 使用PyTorch的VAE实现 以下是一个使用PyTorch框架构建和训练VAE的基础代码示例。这个例子旨在提...
VAE(变分自编码器)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一个潜在变量的分布上(通常是高斯分布),而解码器则从潜在变量中采样,并生成与输入数据类似的样本。下面我将按照你的要求,分点提供VAE模型的相关代码和解释。 1. VAE模型的基本架构代码 以下是一个使用PyTorch实现的VAE模型架构...
以下是一个使用PyTorch实现VAE的简单示例代码: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim n首先定义编码器和解码器的网络结构。在PyTorch中,我们可以使用`nn.Module`来定义自己的网络结构。例如: ```python class VAE(nn.Module): def __init__(self, input_dim=784, hidden_dim=400...
以下是一个简单的VAE实现示例,使用PyTorch框架。我们假设输入数据为MNIST手写数字图像。 ```pythonimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasets, transformsimport torch.nn.functional as F class VAE(nn.Module): def init(...