基礎GAN代碼解析 運行教程 使用Tensorflow 1.14.0版本可以直接運行。若Mnist數據集因為網絡原因下載不下來,可以通過以下鏈接下載壓縮包,解壓到項目根目錄即可。 Mnist數據集壓縮包 訓練過程會創建兩個文件夾,一個【out】目錄,存放着生成的圖片,一個是 ...
initializer總結: f.constant initializer value 將變量初始化為給定的常量,初始化一切所提供的值。 tf.random normal initializer mean,stddev 功能是將變量初始化為滿足正態分布的隨機值,主要參數 正太分布的均值和標准差 ,用所給的均值和標准差初始化均勻分布。 tf.truncated normal initializer ...
2018-10-23 21:55 1 1621 推薦指數:
基礎GAN代碼解析 運行教程 使用Tensorflow 1.14.0版本可以直接運行。若Mnist數據集因為網絡原因下載不下來,可以通過以下鏈接下載壓縮包,解壓到項目根目錄即可。 Mnist數據集壓縮包 訓練過程會創建兩個文件夾,一個【out】目錄,存放着生成的圖片,一個是 ...
Generative Adversarial Networks GAN框架 GAN框架是有兩個對象(discriminator,generator)的對抗游戲。generator是一個生成器,generator產生來自和訓練樣本一樣的分布的樣本 ...
GAN 生成式對抗網絡 借助於 sklearn.datasets.make_moons 庫,生成雙半月形的數據,同時把數據點畫出來。 可以看出,數據散點呈現兩個半月形狀。 一個簡單的 GAN 生成器和判別器的結構都非常簡單,具體如下: 生成器: 32 ==> ...
近日在閱讀Social GAN文獻的實驗代碼,加深對模型的理解,發現源代碼的工程化很強,也比較適合構建實驗模型的學習,故細致閱讀。下文是筆者閱讀中一些要點總結,有關於pytorch,也有關於模型自身的。 GPU -> CPU SGAN的實驗代碼在工程化方面考慮比較充分,考慮到了在CPU ...
概述GAN(Generative Adversarial Network,生成對抗網絡)是一個網絡框架,它通常包括兩部分,生成器(generator)和判別器(discriminator)。生成器的作用是學習真實數據的分布(或者通俗地說就是學習真實數據的特征),然后自動地生成新的數據 ...
『cs231n』通過代碼理解gan網絡&tensorflow共享變量機制_上 上篇是一個嘗試生成minist手寫體數據的簡單GAN網絡,之前有介紹過,圖片維度是28*28*1,生成器的上采樣使用的是tf.image.resize_image(),不太正規,不過其他部分很標准,值得參考 ...
1.GAN的基本原理其實非常簡單,這里以生成圖片為例進行說明。假設我們有兩個網絡,G(Generator)和D(Discriminator)。正如它的名字所暗示的那樣,它們的功能分別是: G是一個生成圖片的網絡,它接收一個隨機的噪聲z,通過這個噪聲生成圖片,記做G(z)。 D ...
實驗01 - GPIO輸出控制LED 引腳輸出配置:nrf_gpio_cfg_output(LED_1); 引腳輸出置高:nrf_gpio_pin_set(LED_1); 引腳電 ...