链接:https://pan.baidu.com/s/1i_VU3aQpLkCx4Z5fhDVKHA提取码:79y3 6.WGAN-GP代码实现 提示:代码放在了Github上,本文的代码是参考下面这位博主写的,但是自己其中只是做了一下修改,并且其中加了一个mainWindows界面代码,方便后面训练的模型进行图像风格的转换。 参考博主的代码:https://b23.tv/QUc0CNb 本文...
查看代码时可以查看一下这篇论文论文地址,论文讲的就是wgan-gp,如果你没有gan的基础可以先了解了解gan的原理,实际上gan发展到wgan-gp在代码层面其实改变的并不多,后面我会对很多gan进行开源,望大家支持,谢谢! WGAN-GP较前面的模型有哪些改进呢? 最后得到本篇精髓 也就是想尽办法的让判别器认为真实的图片得到更...
WGAN-GP——WGAN的升级版,解决了WGAN存在的梯度消失和梯度爆炸问题+pytorch代码实现及代码详解 关于argparse介绍可见AlexGoAlex:argparse WGAN在处理Lipschitz限制条件时直接采用了 weight clipping,这样会限制模型参数固定在一个范围之内,超出这个范围要么取最大值要么取最小值,久而久之随着层数加深可能会出现梯度消失和梯...
开始不太明白Torch的工作原理,看着这些代码也是云里雾里。后来多看几个源代码,就好多了,耐下心肯定有收获。。 WGAN的主要两个模型的代码: class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() preprocess = nn.Sequential( nn.Linear(128, 4*4*4*DIM), nn.ReLU(True...
本文将详细介绍WGANGP的Matlab代码实现过程。 1.数据准备: 在实现WGANGP之前,需要准备一个合适的数据集。我们以Mnist手写数字数据集为例,可以在Matlab中使用`imagesDatastore`函数加载数据集,并对图像进行预处理,例如将图像归一化到[-1,1]的范围内。 2.生成器网络: 生成器网络负责将随机噪声向量转化为逼真的合成图像...
代码:https://www.kaggle.com/skyrainwind/hw6-gan 题目分析 理论上过 strong baseline 需要实现 WGAN(weight clipping 或 gradient penalty),于是调一下 loss_G 和 loss_D 的公式,改一下 discriminator 的构成,如果是 GP 的话还需要再写(抄)一个损失函数 ...
其他步骤就和训练一个 WGAN 一模一样啦。那我们先从train_d()这个方法开始。代码非常直白,基本上不用解释,就是在原本的w_loss后面加上了self.lambda_ * gp。 xxxxxxxxxx 1 fromwganimportWGAN 2 3 classWGANgp(WGAN): 4 ... 5 deftrain_d(self,real_img): ...
使用WGAN-GP( Wasserstein GAN with Gradient Penalty)生成一维滚动轴承振动数据样本。我们将以西储大学(CWRU)数据集为例,并提供一个基于训练好的权重参数文件进行测试的代码。 代码仅供参考 步骤概述 数据集准备 构建WGAN-GP模型 加载预训练权重 生成指定故障类型的数据 ...
我首先要说的是,我对神经网络没有太多的经验--一般情况下,没有这样的经验。我试图在WGAN实现(而不是我的)中实现混合精度,这样我就可以节省GPU内存,并且训练得更快一些。 我从这里获得了代码,但我创建了自己的生成器/鉴别器模型,并将其放在底部。
2.2 代码实战:实现生成器和判别器---WGAN-gp-228.py(第2部分) # 1.2 实现生成器和判别器 :因为复杂部分都放在loss值的计算方面了,所以生成器和判别器就会简单一些。# 生成器和判别器各自有两个卷积和两个全连接层。生成器最终输出与输入图片相同维度的数据作为模拟样本。# 判别器的输出不需要有激活函数,并且...