https://github.com/sunshineatnoon/Paper-Implementations

作者在进行GAN学习中遇到的问题汇总到下方,并进行解读讲解,下面提到的题目是李宏毅老师机器学习课程的作业6(GAN) 一.GAN 网络上有关GAN和DCGAN的讲解已经很多,在这里不再加以赘述,放几个我认为比较好的讲解 1.GAN概念理解 2.理解GAN网络基本原理 3.李宏毅机器学习课程 4.换个角度看GAN:另一种损失函数 二.DCGAN 1.从头开始GAN[论文](二) -- DCGAN 2.PyTorch教程之DCGAN 3.pytorch官方DCGAN样例讲解 三.示例代码解读 3.1

将pytorch官网的python代码当下来,然后下载好celeba数据集(百度网盘),在代码旁新建celeba文件夹,将解压后的img_align_celeba文件夹放进去,就可以运行代码了. 输出如下 显存占用如下 与目标检测模型动不动就显存不够比,简直好太多了. 那最后有一个生成的假的图像,下面是一个epoch的结果 还有5个epoch的结果,明显效果更好了 补充下,后来又做了胸片的试验,因为胸片比较大,所以我resize的尺寸也大一些,变成256x256了,结果,崩了,当然,生成的假图像

Awesome-Pytorch-list 2018-08-10 09:25:16 This blog is copied from: https://github.com/Epsilon-Lee/Awesome-pytorch-list Pytorch & related libraries pytorch : Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration. pytorch extras :

转自:https://github.com/ritchieng/the-incredible-pytorch The Incredible PyTorch What is this? This is inspired by the famous Awesome TensorFlow repository where this repository would hold tutorials, projects, libraries, videos, papers, books and anythi

http://www.sohu.com/a/164171974_741733   本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接,其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”,也有适用于老司机的论文代码实现,包括 Attention Based CNN.A3C.WGAN等等.所有代码均按照所属技术领域分类,包括机器视觉/图像相关.自然语言处理相关.强化学习相关等等.所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术,那么就快快收藏本文吧! PyTorch 是什么? PyTorch即 Torc

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器. Deep? 生成模型GAN就是一种在拟合一张图像数组分布的一种模型,是概率统计结合深度学习之后的一次升级. GAN是概率统计到深度学习世界"秀"存在 生成模型分为两个部分:生成模型+判别模型.生成模型学习联合概率分布p(x

[摘要] PyTorch是最优秀的深度学习框架之一,它简单优雅,非常适合入门.本文将介绍PyTorch的最佳实践和代码风格都是怎样的. 虽然这是一个非官方的 PyTorch 指南,但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验,尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案.请注意,我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的. 这是一个开发的项目,欢迎其它读者改进该文档:https://github.com/IgorSusmelj/pytorch-styleguide. 本文档主要由三个部分构

本文收集了大量PyTorch项目(备查) 转自:https://blog.csdn.net/fuckliuwenl/article/details/80554182 目录: 入门系列教程 入门实例 图像.视觉.CNN相关实现 对抗生成网络.生成模型.GAN相关实现 机器翻译.问答系统.NLP相关实现 先进视觉推理系统 深度强化学习相关实现 通用神经网络高级应用 入门系列教程 PyTorch Tutorials https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutor

A PyTorch Tools, best practices & Styleguide 中文版:PyTorch代码规范最佳实践和样式指南 This is not an official style guide for PyTorch. This document summarizes best practices from more than a year of experience with deep learning using the PyTorch framework. Note th

近日,PyTorch 社区发布了一个深度学习工具包 PyTorchHub, 帮助机器学习工作者更快实现重要论文的复现工作.PyTorchHub 由一个预训练模型仓库组成,专门用于提高研究工作的复现性以及新的研究.同时它还内置了对Google Colab的支持,并与Papers With Code集成.目前 PyTorchHub 包括了一系列与图像分类.分割.生成以及转换相关的模型. 可复现性是许多研究领域的基本要求,这其中当然包括基于机器学习技术的研究领域.然而, 许多机器学习相关论文要么无法复

DCGAN增强图片数据集 1.Dependencies Python 3.6+ PyTorch 0.4.0 numpy 1.14.1, matplotlib 2.2.2, scipy 1.1.0 imageio 2.3.0 tqdm 4.24.0 2.DCGAN 步骤: 将图片数集放在/Anime_GAN/DCGAN/faces 进行如下的命令: $ cd Anime_GAN/DCGAN/ $ python main.py --help # 查看默认参数信息,根据需求可进行修改 执行完上述命令会

为了调用各种经典机器学习模型,今后你不必重复造轮子了. 刚刚,Facebook宣布推出PyTorch Hub,一个包含计算机视觉.自然语言处理领域的诸多经典模型的聚合中心,让你调用起来更方便. 有多方便? 图灵奖得主Yann LeCun强烈推荐,无论是ResNet.BERT.GPT.VGG.PGAN还是MobileNet等经典模型,只需输入一行代码,就能实现一键调用. 厉不厉害! Facebook官方博客表示,PyTorch Hub是一个简易API和工作流程,为复现研究提供了基本构建模块,包含预

各位20级新同学好,我安排的课程没有教材,只有一些视频.论文和代码.大家可以看看大纲,感兴趣的同学参加即可.因为是第一次开课,大纲和进度会随时调整,同学们可以随时关注.初步计划每周两章,一个半月完成课程. Part 1 : 课程大纲 第一章 绪论 1.1 从专家系统到机器学习 1.2 从传统机器学习到深度学习 1.3 深度学习的能与不能 1.4 pytorch 基础 第二章 神经网络基础 2.1 浅层神经网络:生物神经元到单层感知器,多层感知器,反向传播和梯度消失 2.2 神经网络到深度学习:逐

一如既往,PyTorch 1.4 中文文档校对活动启动了! 认领须知 请您勇敢地去翻译和改进翻译.虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十全十美,因此请不要担心因为翻译上犯错--在大部分情况下,我们的服务器已经记录所有的翻译,因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏.(改编自维基百科) 可能有用的链接: 最新英文文档 最新英文教程 1.2 中文教程 & 文档 1.0 中文教程 & 文档 0.3 中文教程 & 文档 0.4 中文文档 0.3 和 1.0 之间的 DIFF 文件

1.下载Anaconda3 首先需要去Anaconda官网下载最新版本Anaconda3(https://www.continuum.io/downloads),我下载是是带有python3.6的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh. 2.安装Annconda3 bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh   在home/ubuntu出现anaconda3文件夹(注:ubuntu是系统用户名.下同). source ~/.bashrc 3.

当我使用pycharm运行  (https://github.com/Joyce94/cnn-text-classification-pytorch )  pytorch程序的时候,在Linux服务器上会开启多个进程,占用服务器的大量的CPU,在windows10上运行此程序的时候,本机的CPU和内存会被吃光,是因为在train.py中有大量的数据训练处理,会开启多个进程,占用大量的CPU和进程. 本机window10 linux服务器开启了多个进程 Linux服务器占用大量CPU 在pytor

一.介绍 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包.它包括了一组用于word embedding的模型,这些模型通常都是用浅层(两层)神经网络训练词向量. Word2vec的模型以大规模语料库作为输入,然后生成一个向量空间(通常为几百维).词典中的每个词都对应了向量空间中的一个独一的向量,而且语料库中拥有共同上下文的词映射到向量空间中的距离会更近. word2vec目前普遍使用的是Google2013年发布的C语言版本,现在也有Java.C++.p

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

​GAN应用集中在图像生成,NLP.Robt Learning也有拓展.类似于NLP中的Actor-Critic. https://arxiv.org/pdf/1610.01945.pdf . Generative Adversarial Nets.构建两个网络,一个G生成网络,一个D区分网络.训练,G网络loss log(1-D(G(z))),D网络loss -(log(D(x))+log(1-D(G(z))),不是Cross Entropy.数据输入,G网络输入noise.D输入混合G输出数