GAN 原始GAN中判别器要最小化如下损失函数,尽可能把真实样本分为正例,生成样本分为负例: 其中是真实样本分布,是由生成器产生的样本分布. 第一个式子我们不看梯度符号的话即为判别器的损失函数,logD(xi)为判别器将真实数据判定为真实数据的概率,log(1-D(G(zi)))为判别器将生成器生成的虚假数据判定为真实数据的对立面即将虚假数据仍判定为虚假数据的概率.判别器就相当于警察,在鉴别真伪时,必须要保证鉴别的结果真的就是真的,假的就是假的,所以判别器的总损失即为二者之和,应当最大化该损失.

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 utils.py,输入如下代码: import scipy.misc import numpy as np # 保存图片函数 def save_images(images, size, path): """ Save the samples images The best size number is int(max(sqrt(image.shape[0]),sqrt(image.shape[

from:https://www.sohu.com/a/159976204_717210 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热,比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix.CycleGAN 等.本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制,对理论细节不做过多介绍.我们还是采用 MNIST 手写数据集(不得不说这个数据集对于新手来说非常好用)来作为我们的训练数据,我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成. 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分,即生成

Python的迭代器. 生成器和修饰器 1. 迭代器是访问集合元素的一种方式,从第一个到最后,只许前进不许后退. 优点:不要求事先准备好整个迭代过程中的所有元素,仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或者之后,元素可以不存在或被销毁. 特点: 访问者是不需要关心迭代器内部的结构,仅需要通过next()方法不断去取下一个内容. 不能随机访问集合中的某个值,只能从头到尾依次访问. 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合,节省内存 names = iter(['alex','jack

迭代器.生成器.装饰器 在这个实验里我们学习迭代器.生成器.装饰器有关知识. 知识点 迭代器 生成器 生成器表达式 闭包 装饰器 实验步骤 1. 迭代器 Python 迭代器(Iterators)对象在遵守迭代器协议时需要支持如下两种方法. __iter__(),返回迭代器对象自身.这用在 for 和 in 语句中. __next__(),返回迭代器的下一个值.如果没有下一个值可以返回,那么应该抛出 StopIteration 异常. class Counter(object): def __i

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

1. is 比较的是两个实例对象是不是完全相同,它们是不是同一个对象,占用的内存地址是否相同 == 比较的是两个对象的内容是否相等 2. with语句时用于对try except finally 的优化,让代码更加美观, 例如常用的开发文件的操作,用try except finally 实现: f=open('file_name','r') try: r=f.read() except: pass finally: f.close() 打开文件的时候,为了能正常释放文件的句柄,都要加个try,然

在这个实验里我们学习迭代器.生成器.装饰器有关知识. 这几个概念是 Python 中不容易理解透彻的概念,务必把所有的实验代码都完整的输入并理解清楚其中每一行的意思. 迭代器 Python 迭代器(Iterators)对象在遵守迭代器协议时需要支持如下两种方法: __iter__(),返回迭代器对象自身.这用在 for 和 in 语句中. __next__(),返回迭代器的下一个值.如果没有下一个值可以返回,那么应该抛出 StopIteration 异常. class Counter(objec

本节内容: 1.深浅拷贝 2.三目运算 3.迭代器和生成器 4.装饰器 1.深浅拷贝 拷贝意味着对数据重新复制一份,深浅拷贝的含义就是:对于修改复制的数据是否会影响到源数据,拷贝操作对于基本数据结构需要分两类进行考虑,一类是字符串和数字,另一类是列表.字典等.如果要进行拷贝的操作话,要import copy. 1.数字和字符串 对于数字和字符串而言,深拷贝,浅拷贝没有什么区别,因为对于数字数字和字符串一旦创建便不能被修改,假如对于字符串进行替代操作,只会在内存中重新生产一个字符串,而对于原字符串

Python 闭包.迭代器.生成器.装饰器 一.闭包 闭包:闭包就是内层函数对外层函数局部变量的引用. def func(): a = "哈哈" def func2(): print(a) # 引用了外层函数的局部变量a,闭包 func2() func() 我们可以使用__closure__来查看是否是闭包. def func(): a = "哈哈" def func2(): print(a) # 引用了外层函数的局部变量a,闭包 func2() print(fun

生成列表的方式 data = [1,2,3]  需求   每个数字加上1 # data = ( x*2 for x in range(5)) print(data)   列表生成式 后面的I赋予加1操作,i+q只能放在前面   加上三元运算可以   生成器 (惰性运算,算到哪个值就到哪个值,往后就不算了)就是一个推到行算法 中括号叫做列表生成式,小括号叫做生成器 从左到右执行  当我访问到后面的数时候,前面的就没了 这样也是可以取值的,从左到右   斐波拉契数列 ### ###     转为生成

迭代器iteration 是访问集合元素的一种方式,只能往前不能往后迭代器的特点:1,访问者不需要关注迭代器内部结构,只需通过next()不断取下一个内容2,访问不能回退3,循环较大数据集合时,省内存4,不能随机访问集合中的某一个值 iter()生成迭代器__next__()访问迭代器,可以迭代生成器 生成器(genertion) yield有yield的函数叫生成器,不能直接调用必须要用__next__()等迭代器来访问,迭代器可以迭代一个集合,也可以迭代一个yield函数yield可以传出消

一.迭代器 二.生成器 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/07/14/2106863.html def func(): #定义生成器,和普通函数的区别是有yield关键字 print(111) yield 1 print(222) yield 2 print(333) yield 3 ret=func() #正常函数会执行,但这里并未执行,而是返回了生成器 print(ret) r1=ret.__next__() #执行生成器函数,直到遇到yiel

迭代器 1.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容

笔者QQ 360212316 迭代器&生成器 生成器: 一个函数调用返回一个迭代器,那这个函数叫做生成器,如果函数中包含yield语法,那么这个函数就会变成生成器 生成器的特点: 1.生成器必须从前往后一次访问,不能跳着取 2.生成器只记录访问的数据,其他数据释放 3.生成器的作用就是预想可能用到那么多的数据 生成器的两种方式: 方式一: data = (x * 2 for x in range(5)) # 获取结果的两种方式 print(data.__next__()) print(next(

迭代器 __iter__方法返回一个迭代器,它是具有__next__方法的对象.在调用__next__方法时,迭代器会返回它的下一个值,若__next__方法调用迭代器 没有值返回,就会引发一个StopIteration异常.    特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过__next__方法不断去取下一个内容 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合,节省内存 name = iter(['koka','lolo','lala

一,迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,知道所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退. 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合,节省内存 迭代器提供两种方法: (1)__iter__()返回迭代器对象本身 a = iter([1,2,3,4,5]) print(a) # <list_iterator o

一.生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了.所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种

迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问

目录 1.迭代器&生成器 2.装饰器 a.基本装饰器 b.多参数装饰器 3.递归 4.算法基础:二分查找.二维数组转换 5.正则表达式 6.常用模块学习 #作业:计算器开发 a.实现加减成熟及括号优先级解析 b.用户输入1-2*((60-30+(-40/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 1.迭代器&

1.迭代器 迭代器是访问集合的一种方式,迭代对象从集合的第一个元素开始访问,直到元素被访问结束,迭代器只能往前不能后退,最大的优点是不要求事先准备好整个迭代过程中的元素,这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合. 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问集合中的某个值,只能从头到尾依次访问 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合,节省内存 使用: #生成迭代器: name = iter(['d','c','b','