文獻閱讀報告 - Social BiGAT + Cycle GAN
原文文獻 Social BiGAT : Kosaraju V, Sadeghian A, Martín-Martín R, et al. Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph ...
原文：Social GAN代碼要點記錄
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 gt 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和GPU兩種平台上模型的運行。原生平台是GPU，若要切換為CPU，需要做如下改動 目前只改動了訓練過程所需的，測試 ...
2019-08-17 21:58 3 881 推薦指數：
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