我们在PyTorch中实现了FSVAE(Paszke等人,2019),并使用MNIST、Fashion MNIST,CIFAR10和CelebA对其进行了评估。结果汇总在表1中。 Datasets 对于MNIST和Fashion MNIST,我们使用了60000张图像进行训练,10000张图像进行评估。输入图像的大小调整为32x32。对于CIFAR10,我们使用了50000张图像进行训练,10000张图像进行评估。对于Cel...
train_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=True,transform=transforms.ToTensor(),download=True)test_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=False,transform=transforms.ToTensor())train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)test_loader=DataLoader(test_dataset,batch_...
E:\Anaconda3.5\envs\pytorch\python.exe E:/CQUPT/AI/python/pycharm/深度学习与PyTorch入门实战教程/自编码器/VAEmain.py x: torch.Size([32, 1, 28, 28]) Setting up a new session... VAE( (encoder): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True) ...
在当今的人工智能领域,变分自编码器(Variational Autoencoders, VAE)已经成为一个非常受欢迎的研究主题,特别是在生成模型的开发中。从简单的图像生成到复杂的数据去噪和特征提取,VAE的应用范围日益扩大,显示出其在深度学习和人工智能研究中的广泛潜力。在我们的系列文章中,我们已经探讨了VAE的基础知识、核心数学原理,并...
Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder: 一个VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples。以 mnist 数据集为例,这些伪造的样本可以看做是手写字体的合成图像。我们的 VAE 将会提供我们一个空间,我们...
decoder_layer = autoencoder.layers[-1] # Create the decoder model decoder = keras.Model(encoded_input, decoder_layer(encoded_input)) # Now let's train our autoencoder to reconstruct MNIST digits. # First, we'll configure our model to use a per-pixel binary crossentropy loss, and the Ad...
From Autoencoder to Beta-VAE 苏剑林. (Mar. 18, 2018). 《变分自编码器(一):原来是这么一回事》 pytorch 实现参考 总之,VAE 本身是一个解编码的模型,我们假设观测的某个变量 xx(比如数字 0~9 的各种图像)受到隐变量 zz 的影响,那么在得到分布后,只需要采样得到一个 zz,我们就能生成一个 xx Autocoder ...
以下是一个简化的GMVAE模型实现,使用PyTorch框架: python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.distributions import Categorical, Normal class GMVAE(nn.Module): def __init__(self, input_dim, latent_dim, num_components): super(GMVAE, self).__init__() ...
4. Pytorch 实现 本项目的实现方式参考了 Github仓库1 和Github仓库2 ,完整代码可在 我的Github 查看。 该项目的目的是通过 MNIST 手写数字数据集来训练 VAE 或 CVAE 来从自动生成手写数字。 4.1 编码器 Encoder 类 Encoder 全部由全连接层构成参数layer_sizes为一个列表。列表中的每一个元素为int类型的值,代表...
虽然MNIST是实际值,但是其被强制约束到0-1之间,因此我们可以对 P(X|z) 使用Sigmoid Cross Entropy loss。笔者使用Pytorch对代码做了重新部署,源代码如下: VAE: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, ...