原文:基础Gan代码解析

initializer总结: f.constant initializer value 将变量初始化为给定的常量,初始化一切所提供的值。 tf.random normal initializer mean,stddev 功能是将变量初始化为满足正态分布的随机值,主要参数 正太分布的均值和标准差 ,用所给的均值和标准差初始化均匀分布。 tf.truncated normal initializer ...

2018-10-23 21:55 1 1621 推荐指数:

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GAN基础GAN代码解析

基础GAN代码解析 运行教程 使用Tensorflow 1.14.0版本可以直接运行。若Mnist数据集因为网络原因下载不下来,可以通过以下链接下载压缩包,解压到项目根目录即可。 Mnist数据集压缩包 训练过程会创建两个文件夹,一个【out】目录,存放着生成的图片,一个是 ...

Wed Apr 14 17:17:00 CST 2021 0 289
GAN基础

Generative Adversarial Networks GAN框架 GAN框架是有两个对象(discriminator,generator)的对抗游戏。generator是一个生成器,generator产生来自和训练样本一样的分布的样本 ...

Mon Apr 08 06:09:00 CST 2019 0 554
GAN代码实现

GAN 生成式对抗网络 借助于 sklearn.datasets.make_moons 库,生成双半月形的数据,同时把数据点画出来。 可以看出,数据散点呈现两个半月形状。 一个简单的 GAN 生成器和判别器的结构都非常简单,具体如下: 生成器: 32 ==> ...

Sat Sep 12 18:35:00 CST 2020 0 870
Social GAN代码要点记录

近日在阅读Social GAN文献的实验代码,加深对模型的理解,发现源代码的工程化很强,也比较适合构建实验模型的学习,故细致阅读。下文是笔者阅读中一些要点总结,有关于pytorch,也有关于模型自身的。 GPU -> CPU SGAN的实验代码在工程化方面考虑比较充分,考虑到了在CPU ...

Sun Aug 18 05:58:00 CST 2019 3 881
GAN(一)

概述GAN(Generative Adversarial Network,生成对抗网络)是一个网络框架,它通常包括两部分,生成器(generator)和判别器(discriminator)。生成器的作用是学习真实数据的分布(或者通俗地说就是学习真实数据的特征),然后自动地生成新的数据 ...

Wed May 27 04:30:00 CST 2020 0 941
『TensorFlow』通过代码理解gan网络_中

『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上 上篇是一个尝试生成minist手写体数据的简单GAN网络,之前有介绍过,图片维度是28*28*1,生成器的上采样使用的是tf.image.resize_image(),不太正规,不过其他部分很标准,值得参考 ...

Sun Jan 21 00:24:00 CST 2018 0 2147
生成对抗网络GAN详解与代码

1.GAN的基本原理其实非常简单,这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络,G(Generator)和D(Discriminator)。正如它的名字所暗示的那样,它们的功能分别是: G是一个生成图片的网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成图片,记做G(z)。 D ...

Wed Jul 24 19:21:00 CST 2019 0 3534
 
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