在反向传播过程中,.detach部分将被忽略。 以上就是VQ VAE的完整实现,原始的完整代码可以在这里找到: https://colab.research.google.com/github/zalandoresearch/pytorch-vq-vae/blob/master/vq-vae.ipynb#scrollTo=JscoOyZ3ddge 最后论文: Ar...
https://colab.research.google.com/github/zalandoresearch/pytorch-vq-vae/blob/master/vq-vae.ipynbcolab.research.google.com/github/zalandoresearch/pytorch-vq-vae/blob/master/vq-vae.ipynb 与正文一致的代码实现 classVectorQuantizer(nn.Module):def__init__(self,num_embeddings,embedding_dim,commitment_...
注意到因为要拿出code book中的向量,无法计算梯度,作者这里直接将code book两端的梯度相等。 代码 在这里,使用MNIST手写数据集进行训练任务。 定义父类 importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchimportTensorfromtypingimportList,Callable,Union,Any,TypeVarimporttorch.nn.functionalasFfromabcimportabstractmethodclassBaseVAE(n...
如何搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)转自:刹那-Ksana- 05:00 从0配置环境到跑通代码:pycharm+anaconda+pytorch+cuda全详解,最通俗易懂的深度学习环境配置教程! 唐宇迪深度学习 2613 25 3小时我居然就搞懂了大学四年没学会的【线性回归分析和逻辑回归模型】教程!草履虫都能学会的原理+代码实现+实验分析,学不会UP跪...
VQ-VAE实现了从大图到小图的生成，为超分辨率等图像增强任务提供了强有力的支持。代码实现和深入理解VQ-VAE的更多细节，可以参考相关研究论文和教程，这个模型的创新性与实用价值都值得深入探索。在视觉生成的世界里，VQ-VAE无疑是一颗璀璨的明星，照亮了离散编码在图像处理中的无限可能。
具体来说,VQ-VAE 使用一个编码器将输入数据映射到潜在空间中,然后将每个潜在向量映射到代码本中最近的向量,从而实现离散化。在训练过程中,VQ-VAE 旨在最小化重构误差和 VQ 误差。其中,重构误差度量了观测数据与生成数据之间的差异,而 VQ 误差则度量了潜在向量与其对应的代码本向量之间的距离。训练过程中,我们通过...
61、基于cVAE+Flow+GAN的效果最好语音合成VITS模型代码逐行讲解 deep_thoughts 4.4万 237 10:20 4.7.5 [10分钟] 自编码器实战 阿力阿哩哩 1.4万 1 1:28:14 变分自编码器 VAE 鲁鹏 随变雪糕真好吃 1.3万 112 05:00 如何搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码) 刹那-Ksana- 1.1万 0 1:33:31 47、...
有关VAE的代码实现：Github 实验效果：从正态分布中随机采样100个code输入训练好的Decoder生成结果：小结 ...
解码器包含一个反卷积网络,将代码本解压缩为原始数据,同时使用残差结构进行重建。这种残差结构被称为增量式解码器,最终生成的数据与原始数据之间的差异可以很好地捕获数据的多样性和复杂性。 使用VQ-VAE生成数据的步骤 1. 准备数据集 首先,需要准备一个数据集,用于训练VQ-VAE模型。数据集可以是图像、文本、语音等...