在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py,同时新建文件夹 logs 和文件夹 samples,前者用来保存训练过程中的日志和模型,后者用来保存训练过程中采样器的采样图片,在 train.py 中输入如下代码: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os from read_data import * from utils import * from ops impo

来源地址: http://blog.csdn.net/wenwenxiong/article/details/77197997 记录一下 以后好找.. 一.linux cpu.内存.IO.网络的测试工具 cpu测试工具 1.Super Pi for linux Super PI是利用CPU的浮点运算能力来计算出π(圆周率),所以目前普遍被用户用做测试系统稳定性和测试CPU计算完后特定位数圆周率所需的时间. ./super_pi 20 20为位数.表示要算2的多少次方位,如通常要算小数点后1M位.

GAN网络架构分析 上图即为GAN的逻辑架构,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是输入变量x,标签的标准比较简单(二分类么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros. 网络具体形状大体如上,具体数值有所调整,生成器过程为:噪声向量-全连接-卷积-卷积-卷积,辨别器过程:图片-卷积-卷积-全连接-全连接. 和预想的不同,实际上数据在生成器中并不是从无到有由小变大的过程,而是由3136(56*56)经过正常卷积步骤下降为28*28的过程. 实

常见的GAN网络的相关原理及推导 在上一篇中我们给大家介绍了GAN的相关原理和推导,GAN是VAE的后一半,再加上一个鉴别网络.这样而导致了完全不同的训练方式. GAN,生成对抗网络,主要有两部分构成:生成器,判别器. 生成器网络的主要工作是负责生成样本数据,输入的是高斯白噪声z,输出的是样本数据向量x: 判别器网络的主要工作是负责检测样本的数据增加,输入真实或者生成的样本数据,输出样本的标签: 由于生成器和判别器都是需要经过网络进行训练的,所以两者都要能够微分. 生成对抗网络的工作方式是让第一

GAN网络从入门教程(一)之GAN网络介绍 稍微的开一个新坑,同样也是入门教程(因此教程的内容不会是从入门到精通,而是从入门到入土).主要是为了完成数据挖掘的课程设计,然后就把挖掘榔头挖到了GAN网络这里来了.当然,我也是新手上路,如有任何问题,欢迎在评论区留言. 生成式对抗网络是20年来机器学习领域最酷的想法. --Yann LeCun GAN网络概要 GAN网络全称generative adversarial network,翻译为生成式对抗网络,是一种机器学习方法.由Ian J. Good

在一篇博客GAN网络从入门教程(一)之GAN网络介绍中,简单的对GAN网络进行了一些介绍,介绍了其是什么,然后大概的流程是什么. 在这篇博客中,主要是介绍其数学公式,以及其算法流程.当然数学公式只是简单的介绍,并不会设计很复杂的公式推导.如果想详细的了解GAN网络的原理,推荐去看李宏毅老师的课程.B站和Youtube上面都有. 概率分布 生成器 首先我们是可以知道真实图片的分布函数\(p_{data}(x)\),同时我们把假的图片也看成一个概率分布,称之为\(p_g = (x,\theta)\)

目录 Prepare 在上篇博客(AN网络之入门教程(四)之基于DCGAN动漫头像生成)中,介绍了基于DCGAN的动漫头像生成,时隔几月,序属三秋,在这篇博客中,将介绍如何使用条件GAN网络(conditional GAN)生成符合需求的图片. 做成的效果图如下所示,"一键起飞". 项目地址:Github 在阅读这篇博客之前,首先得先对GAN和DCGAN有一部分的了解,如果对GAN不是很了解的话,建议先去了解GAN网络,或者也可以参考一下我之前的博客系列. 相比较于普通的GAN网络,c

目录 使用前准备 数据集 定义参数 构建网络 构建G网络 构建D网络 构建GAN网络 关于GAN的小trick 训练 总结 参考 这一篇博客以代码为主,主要是来介绍如果使用keras构建一个DCGAN,然后基于DCGAN,做一个自动生成动漫头像.训练过程如下(50轮的训练过程)" 关于DCGAN或者GAN的相关知识,可以参考GAN网络入门教程.建议先了解相关知识,再来看这一篇博客. 项目地址:GitHub 使用前准备 首先的首先,我们肯定是需要数据集的,这里使用的数据集来自kaggle--Ani

1.无线网络渗透测试目前主要有三种方式,分别是暴力破解PIN码,跑握手包,搭建伪热点三种方式,当然还存在其他的方式. 1.1暴力破解 路由器的PIN码由八位0-9的数字组成,PIN码由散步风组成,前四位为一组,中间三位 为一组,最后一位单独为一组.在破解过程中,先破解第一组,第一组破解出来之后再破解第二组,最后一组是前两组的验证位,第一组有10000中组合方式,第二组有1000中组合方式.最后一组根据前两组计算.暴力破解只支持开启WPS认证的WiFi. 首先开启网卡为混杂模式.  airmon-

作业五:源码安装nginx,并按照作业一描述的那样去测试使用 [root@localhost nginx]# yum install gcc-* glibc-* openssl openssl-devel pcre pcre-devel zlib zlib-devel -y [root@localhost nginx]# wget -q http://nginx.org/download/nginx-1.10.3.tar.gz [root@localhost nginx]# ls nginx-1

『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,值得参考学习. 辨别器: n,28,28,1    :卷积 + 激活 + 池化 n,14,14,32  :卷积 + 激活 + 池化 n,7,7,64     :reshape n,7*7*64    :全连接 + 激活 n,

appium关于当前网络情况测试,实现打开关闭网络(不需要root测试机) # python from appium.webdriver.connectiontype import ConnectionType #设置断网,调用ConnectionType的状态 self.driver.set_network_connection(ConnectionType.NO_CONNECTION) # 打印当前状态,返回值是0,1,2,4,6 print(self.driver.network_conn

GAN网络的整体公式: 公式各参数介绍如下: X是真实地图片,而对应的标签是1. G(Z)是通过给定的噪声Z,生成图片(实际上是通过给定的Z生成一个tensor),对应的标签是0. D是一个二分类网络,对于给定的图片判别真假. D和G的参数更新方式: D通过输入的真假图片,通过BCE(二分类交叉熵)更新自己的参数. D对G(Z)生成的标签L,G尽可能使L为true,也就是1,通过BCE(二分类交叉熵)更新自己的参数. 公式演变: 对于G来说要使D无法判别自己生成的图片是假的,故而要使G(Z)越大

工具链接#  https://xenanetworks.com/vulcan/ 使用Vulcan工具,可构建真实的业务负载进行网络压力测试 满足Performance,QoE,SLA等测试要求 硬件指标# 软件支持# Capture & Replay AppMix CLI & Restful API 应用流量仿真库支持# 协议流量仿真库支持#

原文地址Count Bayesie 这篇文章是博客Count Bayesie上的文章Kullback-Leibler Divergence Explained 的学习笔记,原文对 KL散度 的概念诠释得非常清晰易懂,建议阅读 相对熵,又称KL散度( Kullback–Leibler divergence),是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法.它是非对称的,这意味着D(P||Q) ≠ D(Q||P). KL散度的计算 衡量近似分布带来的信息损失. KL散度的计算公式其实是熵计算公式的简单变形,

一.配置计算机名及工作组 目标: 本例要求为修改计算机名并加入工作组: 设置计算机名:姓名拼音 设置工作组名:TARENA-NETWORK 方案: 修改Windows 2008服务器的计算机名(可设为自己的姓名拼音),将所属工作组名设为:Tarena-Network: 步骤: 步骤一:修改Windows 2008服务器的计算机名(可设为自己的姓名拼音). 1)打开系统属性控制面板 通过“开始”-->“控制面板”-->“系统和安全”-->“系统”,可查看当前的计算机系统信息(版本.计算机名

GAN网络进行图片增强 基于Tensorflow框架 调用ModifyPictureSize.py文件 代码如下: from skimage import io,transform,color import numpy as np ​ def convert_gray(f,**args): """ 将彩色图片转换为灰度图片和调整大小,改变图像分辨率 :return: """ rgb = io.imread(f) gray = color.rgb2

一.无线网络渗透嗅探工具Kismet 如果要进行无线网络渗透测试,则必须先扫描所有有效的无线接入点.在Kali linux中,提供了一款嗅探无线网络工具Kismet.使用该工具可以测量周围的无线信号,并查看所有可用的无线接入点. (1)启动Kismet工具.执行命令如下所示: root@kali:~# kismet (2)浏览器访问kismet web ui http://localhost:2501 如下图所示:设置web ui 账户.密码

目录 DCGAN简介 DCGAN的特点 几个重要概念 下采样(subsampled) 上采样(upsampling) 反卷积(Deconvolution) 批标准化(Batch Normalization) 激活函数 G模型 总结 参考 如果说最经常被用来处理图像的网络模型,那么毋庸置疑,应该是CNN了,而本次入土教程的最终目的是做一个动漫头像生成的网络模型,因此我们可以将CNN与GAN结合,也就是组成了传说中的DCGAN网络. DCGAN简介 DCGAN全称Deep Convolutional

来源:http://hancool.blog.51cto.com/1836252/1352228 事情的缘由 因上级公司的信息化主管部门经常被投诉说是各种业务应用系统反映系统使用慢的问题,而都把问题归结于网速不给力.而业务系统一部份是总公司一级部署的,其它很多都是各个业务部门各自为政建设的,不知道从哪里找来的各种小公司,搞的五法八门的技术路线,没得统一标准.技术平台,所以水平就参差不齐.人少的时候还好点,业务和使用人一多,系统慢得象蜗牛.而网络基础设施这几年来改造.提升得差不多了,都是百兆桌面.

    由于做的项目对于网络和USB的读写速度有很高的要求,因此新拿回来的板子要测试网络和usb的最佳传输速度.要考虑不少因素,先把我能想到的记录下来.     测试的环境是开发板和ubuntu虚拟机.虚拟机通过桥接和开发板处于同一局域网内,开发板是linux操作系统.     网络传输的测试肯定要传输文件过去,这里要传输的文件不能从存储器上读取,因为要排除存储器读写的影响,这就需要建立一个大文件但是不需要读写存储器,我使用了 如下命令: dd seek=     此时创建的文件在文件系统中的显