自编码器(AE)的编码器(encoder)无法单独使用,是由于编码器(encoder)生成的压缩数据没有规律,我们无法自造出类似的。 变分自编码器(VAE)为了实现新的功能,其编码器(encoder)不但要压缩数据,而且要使得压缩后的数据具备某种规律。这样,我们根据这种规律来自造,与编码器(encoder)压缩后类似的数据,就能用解码器(decoder)...
变分自编码器(VAE)及其在PyTorch中的实现 变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)是一种生成模型,广泛应用于图像生成、语音合成、异常检测等领域。在这篇文章中,我们将介绍VAE的基本原理,并提供一个基于PyTorch的实现示例,以帮助你更好地理解这一重要的机器学习模型。 什么是VAE? VAE是一种通过变分推断来学习概...
1. VAE模型的基本架构代码 以下是一个使用PyTorch实现的VAE模型架构代码示例: python import torch import torch.nn as nn class VAE(nn.Module): def __init__(self, image_size=28, in_channels=1, latent_dim=20, hidden_dims=[400]): super(VAE, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential...
import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from torchvision.utils import save_image from torchvision.datasets import MNIST import os import numpy as np if not os.path.exists('./vae_img'): os.mkdir...
这部分的PyTorch实现如下所示。在PyTorch里,x.detach()就是sg(x),它的值在前向传播时取x,反向传播时取0。 通过这一技巧,我们完成了梯度的传递,可以正常地训练编码器和解码器了。 优化嵌入空间 到目前为止,我们的讨论都是建立在嵌入空间已经训练完毕的前提上的。现在,我们来讨论一下嵌入空间的训练方法。
4.VAE的Pytorch实现 1)参考代码 model.py # 定义变分自编码器VAE class Variable_AutoEncoder(nn.Module): def __init__(self): super(Variable_AutoEncoder, self).__init__() # 定义编码器 self.Encoder = nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 64), nn.ReLU() ) ...
2.4 代码实现 这是pytorch里面的代码实现过程: 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) ...
官方TensorFlow实现https://github.com/deepmind/sonnet/blob/v1/sonnet/examples/vqvae_example.ipynb。主要代码都写在一个notebook里。 官方实现的PyTorch复现https://github.com/MishaLaskin/vqvae。 苏剑林的TensorFlow实现。用的生成模型不是PixelCNN而是Transformer。https://github.com/bojone/vae/blob/master/vq_...
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...