2. 利用pixelCNN模型学习codebook里面的离散表征,简单来说就是让pixelCNN学习codebook里面的离散采样,使其能够生成一个压缩图像编码,pixelCNN提供xi会预测 本文主要做的就是VQ-VAE模型的pytorch复现,其中介绍 VQ-VAE的主要结构,模型优化的损失函数,codebook离散化结构,以及pixelCNN的相关结构。末尾还会给出利用mini-imagenet...
具体来说,编码器先是有两个3x3卷积+2倍下采样卷积的模块,再有两个残差块(ReLU, 3x3卷积, ReLU, 1x1卷积);解码器则反过来,先有两个残差块,再有两个3x3卷积+2倍上采样反卷积的模块。为了让代码看起来更清楚一点,我们不用过度封装,仅实现一个残差块模块,再用残差块和PyTorch自带模块拼成VQVAE。 先实现残差块。
而反向传播时,按下面这个公式求梯度,等价于把解码器的梯度全部传给$z_e(x)$。 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...
跟着大佬搭建VQ-VAE模型(Pytorch代码)—监督学习、计算机视觉 人工智能AI课程 3036 30 10:57:23 【生成模型VAE】十分钟跟着博士搞懂变分自编码器原理图解+公式推导+项目实战!pytorch深度学习/Python深度学习/生成图像/GAN/论文解读 Transformer李宏毅 3784 35 4:37:34 李宏毅老师2023年最新!【生成式AI】...
你可以从PyTorch官网下载并安装适合你的操作系统的PyTorch版本。 运行代码:将上述代码保存为一个Python文件(例如vqvae.py),然后在命令行中运行该文件。 bash python vqvae.py 代码中的关键部分和它们的功能 VectorQuantizer:这是VQ-VAE的核心组件,负责将连续的编码器输出映射到离散的潜在空间。它包含一个嵌入层(nn...
Breadcrumbs vq-vae-2-pytorch / train_vqvae.pyTop File metadata and controls Code Blame executable file· 152 lines (113 loc) · 4.2 KB Raw import argparse import sys import os import torch from torch import nn, optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets,...
[3]. https://github.com/nakosung/VQ-VAE [4]. https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/105461904, 在pytorch中停止梯度流的若干办法,避免不必要模块的参数更新 [5]. https://pytorch.org/do
这部分的PyTorch实现如下所示。在PyTorch里,(x).detach()就是,它的值在前向传播时取x,反向传播时取0。 AI检测代码解析 L = x - decoder(z_e + (z_q - z_e).detach()) 1. 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。
【生成模型VAE】十分钟跟着博士搞懂变分自编码器原理图解+公式推导+项目实战!pytorch深度学习/Python深度学习/生成图像/GAN/论文解读 Transformer李宏毅 8:32:05 吴恩达神经网络 08:36 动画讲CV/autoencoder自编码器原理讲解/双语字幕 喝CV的咖啡 17:09 VQ-VAE Tutorial ...
PyTorch 0.4 Additional requirements in requirements.txt Usage # For examplepython3main.py--dataset=cifar10--model=vqvae--data-dir=~/.datasets--epochs=3 Results All images are taken from the test set. Top row is the original image. Bottom row is the reconstruction. ...