基于你的问题,以下是对WGAN(Wasserstein Generative Adversarial Networks)在PyTorch中的实现及相关内容的详细回答: 1. WGAN原理及其与标准GAN的区别 WGAN是生成对抗网络(GAN)的一种变体,主要改进了GAN的训练稳定性和生成样本的质量。与标准GAN相比,WGAN引入了Wasserstein距离(也称为Earth Mover's Distance)来衡量生成数据...
WGAN的pytorch实例 WGAN的算法如下: 代码部分可以参考这里: WGAN的实验结果分析 1.代价函数与生成质量的相关性 首先看一下Wasserstein距离和生成图像之间的关系,如果保证距离越近,图像生成质量越高,那么可以说WGAN是有效的。 不同架构下Wasserstein距离与迭代次数的关系。对于MLP_512和DCGAN,随着Wasserstein距离的降低,图像...
optimizer_D.step() Q:只裁剪判别器的梯度? for p indiscriminator.parameters(): p.data.clamp_(-opt.clip_value, opt.clip_value)——梯度裁剪 optimizer_G.zero_grad() # Generate a batch of images gen_imgs = generator(z) # Adversarial loss,越小越好 loss_G = -torch.mean(discriminator(gen_...
transforms.Compose()函数是将所有的变换组合到一起,相当有用的函数,比如说你想将图片大小进行变换,以及想将图片的通道数进行变换都可以将相关的函数包含在其中。 Pytorch里面的tensor和Numpy的ndarray很像(但绝不等价),pytorch的官网在做介绍时,很多时候会和Numpy进行联系和对比,而tensor和ndarray也可以通过调用相关函数...
VGG代码详解pytorch pytorch wgan-gp 目录 1.WGAN-GP产生背景 2.WGAN-GP的主要成就 3.权重限制的困难(Difficulties with weight constraints) (1)WGAN-GP算法流程 (2)梯度消失(梯度弥散)和梯度爆炸 (3)梯度惩罚(gradient penalty) 4.WGAN-GP网络结构
我们首先编写一个 Pytorch 数据集来产生不同的正弦函数。Pytorch数据集是方便的实用程序,可以使数据加载更容易,并提高代码的可读性。看看这里。 获取完整代码,见文末 代码语言:javascript 复制 from typingimportSequence from torch.utils.dataimportDatasetimportnumpyasnpclassSines(Dataset):def__init__(self,frequency...
如果跑celebA数据集需要64G内存,因为有一个数据一次性的计算操作未优化。 二 数据准备:参考https://github.com/tdeboissiere/DeepLearningImplementations/tree/master/WassersteinGAN python make_dataset.py --img_size 64 /home/ubuntu/celeba/img_align_celeba 生成H5数据文件。
1.在大多数情况下，使用梯度惩罚而不是梯度裁剪使损失更加稳定。参见改进的Wasserstein GAN：PyTorch ...
1.在大多数情况下，使用梯度惩罚而不是梯度裁剪使损失更加稳定。参见改进的Wasserstein GAN：PyTorch ...
引入了一种新的分布距离度量方法:Wasserstein距离,也称为(Earth-Mover Distance)简称EM距离,表示从一个分布变换到另一个分布的最小代价。 定义了一种称为Wasserstein GAN的GAN形式,该形式使EM距离的合理有效近似最小化,并且本文从理论上证明了相应的优化问题是合理的。